Linux服务器安装Anaconda 并配置远程jupyter lab

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现在有一台linux服务器,但是里面的python以及包版本都比较老,也没有安装cuda,所以我现在从头配置一下tensorflow的python环境,记录以方便下次用

1.linux服务器配置查看

1.1 查看CPU

lspci | grep -i vga

user@pc:~$ cat /proc/cpuinfo | grep 'model name' |uniq
model name      : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz

1.2 查看内存

free -h

user@pc:~$ free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           125G        4.0G         56G         34M         64G        121G
Swap:           61G          0B         61G

如果直接要以G为单位,可以用free -g, M用单位free -m

1.3 查看剩余磁盘空间

df -h

user@pc:~$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
udev             63G     0   63G   0% /dev
tmpfs            13G   11M   13G   1% /run
/dev/sda6       188G   46G  133G  26% /
tmpfs            63G  292K   63G   1% /dev/shm
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs            63G     0   63G   0% /sys/fs/cgroup
/dev/sda1       361M  171M  168M  51% /boot
/dev/sda7       222G  186G   24G  89% /home
tmpfs            13G   20K   13G   1% /run/user/108
tmpfs            13G     0   13G   0% /run/user/101
tmpfs            13G     0   13G   0% /run/user/102
tmpfs            13G   16K   13G   1% /run/user/105
tmpfs            13G     0   13G   0% /run/user/103

对于服务器,我们普通用户只能用里面的 /home,所以其它盘的只要没占满可以不用管它

1.4 查看显卡

lspci | grep -i vga

user@pc:~$ lspci|grep -i vga
04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
06:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
07:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
08:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
0c:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
0d:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
0e:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
0f:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b02 (rev a1)
12:00.0 VGA compatible controller: ASPEED Technology, Inc. ASPEED Graphics Family (rev 30)

一般这样就能直接显示出显卡型号,但是如果没装显卡驱动的话,显示出的型号会不一样,比如我这个1b02, 在正常情况下是应该显示出显卡型号的,如果想知道这个1b02是什么的话可以去这个链接查一下,结果如下图
在这里插入图片描述

2. Anaconda 安装

我下的版本是Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh,用FileZilla传到了服务器,传的还挺快
切换到安装包存放的目录,然后用```bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh``就可以开始安装了

user@pc:~/lrm$ bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

Welcome to Anaconda3 5.3.1

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
===================================
Anaconda End User License Agreement
===================================

Copyright 2015, Anaconda, Inc.

All rights reserved under the 3-clause BSD License:
...

后面可以一直按回车,把这个什么许可协议还是啥的过完,后面就需要输入yes

Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/user/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/user/anaconda3] >>>
PREFIX=/home/user/anaconda3

installing: python-3.7.0-hc3d631a_0 ...
Python 3.7.0
installing: blas-1.0-mkl ...
...

上面这儿应该是能改变安装目录的,但是我没管它,用默认位置就行了,所以它就安装在了我的用户目录下
最后会问是否安装VS code,我没装

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]
>>> no

这下主体就安装完了,可以试一下用conda -V看啥反应

user@pc:~/lrm$ conda -V
conda: command not found

此时识别不出来conda命令,还需要配置一下环境
用vim编辑器在配置文件中添加一行路径信息,输入vi ~/.bashrc,回车之后看到的应该是这样
在这里插入图片描述
此时按 i进入编辑模式,然后输入export PATH=/home/user/anaconda3/bin:$PATH,可以直接就在第一行输,然后回车就好,那个路径需要根据自己的路径来,主要是其中的user可能需要改改,输入之后如下图
在这里插入图片描述

如果没用过vim的,刚进来可能有点懵,但是不要紧,照着我这说的来就行,把那一行输完后,也就是像上图这样
然后 按ESC退出编辑模式
再按:wq,再回车,注意前面有个冒号,这是退出并保存。
再输入 source ~/.bashrc, 回车
就像下面这样,再用conda -V测试一下,就装好了

user@pc:~$ vi ~/.bashrc
user@pc:~$ source ~/.bashrc
user@pc:~$ conda -V
conda 4.5.11

这下就可以用安装其它的库了
换源: anaconda 安装好后,最好给安换个源,也就是把user目录下的.condarc(这个带.的是个隐藏文件)里的内容换成如下这样,弄这么多目录是因为有的包可能在不同的链接才能找到,要是找不到它就报错了导致安不上

ssl_verify: true
channels:
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64
  - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true

3.jupyter lab远程

以下是我们用服务器的资源,在本地运行Jupyter,但是使用的时候需要将自己的数据那些传到服务器上,再在本地处理
在刚装完Anacoda 之后,我们先来更新一下pip
user@pc:~$ pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --upgrade pip
因为我发现要是pip版本比较旧的装某些包,一装就直接失败了,之前找了好久的原因,后来才发现是pip版本过旧。
然后再升级一下jupyter lab,因为它 默认装的版本比较旧
user@pc:~$ pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --upgrade jupyterlab
这个更新还用了挺长时间
以上这两个更新可以不用,看自己需要
远程配置jupyter lab 和jupyter notebook的方法差不多

在终端中输入

jupyter lab --generate-config
user@pc:~$ jupyter lab --generate-config
Writing default config to: /home/user/.jupyter/jupyter_lab_config.py
user@pc:~$

然后进入ipython,按如下内容输入

In [1]: from jupyter_server.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:8651a2bf61f4:b78752697ae2d72345112315c8a482f124005d94'
In [3]: 

目的是生成一个密码的哈希值,马上需要用,上面输入的密码可以自己任意取,将生成的这一段哈希值先复制了保存在那

然后用vim编辑器打开刚才生的配置文件:vi .jupyter/jupyter_lab_config.py
打开后 按i进入编辑模式,直接在文件开头输入以下内容,要是方便的话可以用远程桌面连接,进到图形化界面用gedit打开会更方便些。

c.ServerApp.ip='*'  # 表示所有ip皆可访问
c.ServerApp.password = 'sha1:8651a2bf61f4:b78752697ae2d72345112315c8a482f124005d94'  # 前面生成的密码哈希值
c.LabServerApp.open_browser = False  #  禁止打开浏览器
c.ServerApp.port =8888  # 随便指定一个端口,默认为8888
c.ServerApp.allow_remote_access = True

如下图这样
注:在这个地方我明明都弄好了,但是还是访问不了不知道什么原因,所以我就用远程桌面连接进到了服务器的图形化界面,用gedit把要改的地方挨个改过来了,也就是没有都放在最前面,就像下图这样,但这也是没找到原因才这样做的,改了之后一保存就可以正常访问了
在这里插入图片描述
输入完毕 按:wq保存并退出。
然后在终端中输入jupyter lab启动jupyter lab 服务。
这下就可以在windows中启动它了,启动方式如下:ip:port,其中的ip是你远程服务器的Ip,port是刚才设置的8888
如下图,然后输入密码就可以访问了
在这里插入图片描述
如果在windows中想要更改默认打开目录可以修改这个c.ServerApp.root_dir
据我观察,好像就只是第一次的时候需要输入密码,之后就不用了
因为服务器上原来装了个python2.7 python3.5,现在又有了一个Python3.7,为了防止弄混,最好还是弄一个虚拟环境保险些
本来还想安装GPU驱动以及tensorflow-gpu的,留作下周再弄吧,昨天弄这个要了挺长时间的

本文链接http://www.dzjqx.cn/news/show-617475.html