本地使用服务器中的Jupyter使用服务器中的Jupyter

使用服务器中的Jupyter

服务器端 jupyter设置

1. 安装jupyter

pip install jupyter

2. 生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

3. 修改配置文件

3.1 打开配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

• 文件内容大致如下：
  

3.2 修改配置文件的内容

• linux中可使用 :$ 进行索引定位到文件底部
• 添加以下格式的内容

c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.allow_remote_access = True

• #允许所有IP都可访问
  c.NotebookApp.ip = ‘*’
• #将开启jupyter后在服务器上打开浏览器的选项设置为False
  c.NotebookApp.open_browser = False
• #指定访问端口
  c.NotebookApp.port = 8888
• #允许远程访问
  c.NotebookApp.allow_remote_access = True

3.3 设置密码

jupyter notebook password

• 输出如下：
  

4. 启动jupyter服务

• 终端输入命令启动服务

jupyter notebook

• 如下
  

5. 本地浏览器访问

• 在浏览器中输入上图ip地址
• 出现：
  
• 输入配置时输入的密码
• 登录

6. Jupyter NoteBook 更改Kernel

jupyter notebook访问的时候

• 默认使用了anaconda的base环境
• 需要更换环境！

终端中输入如下命令

python -m ipykernel install --user --name 要添加的环境 --display-name "jupyter中显示的kernel名字"

例如

python -m ipykernel install --user --name Pytorch --display-name "Pytorch"

• 查看kernel
  通过命令jupyter kernelspec list 查看kernel
  
• 通过命令jupyter kernelspec remove 要删除的kernel删除指定Kernel

7. 其他

• 配置文件的内容

1. 设置默认工作目录

 c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/deepblue/xyf_work/'

2. 启用 MathJax

c.NotebookApp.enable_mathjax = True

3. 将密钥写进password中

c.NotebookApp.password = '........'

• 密钥生成方法
  • 进入python环境

# 键入ipython
>>> python
>>> from notebook.auth import passwd
>>> passwd()
# 输入2次密码后，复制输出的那一串字符串===》密钥
>>>exit()

Pycharm使用服务器中的Jupyter

• pycharm professional版本
• 服务器: 安装jupyter notebook(conda命令,pip命令)
• pycharm 已经远程连接服务器

1. 进入设置
   
   
2. 将浏览器 URL 链接复制到输入框

• 输入服务器ip地址（别忘记加上端口号）
• 按下图配置，方框里填的是jupyter notebook的IP地址
• 用户名换成服务器的IP地址
  
  

3. 弹出密码进行输入

• 回到打开的jupyter中，等待弹出密码进行输入
• 运行时会让你再次输入密码
• sift+enter 弹出对话框中输入密码，完成设置
  
  

附录

• 查看CUDA是否可用 torch.cuda.is_available()

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

• 查看GPU数量

 torch.cuda.device_count()
>>> torch.cuda.device_count()
3

• 查看gpu的内存使用情况：

nvidia-smi

最后

以上就是细心爆米花为你收集整理的本地使用服务器中的Jupyter使用服务器中的Jupyter的全部内容，希望文章能够帮你解决本地使用服务器中的Jupyter使用服务器中的Jupyter所遇到的程序开发问题。

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