Linux系统使用jupyter_linux jupyter

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1.常用命令

1.1Linux系统基础命令

1.2虚拟环境

2.Linux系统Anaconda环境中配置Pytorch

2.1下载torch和torchvision离线包

2.2上传服务器

2.3测试

3.Linux系统远程配置jupyter notebook 

3.1安装jupyter notebook

3.2生成jupyter notebook 配置文件

3.3配置jupyter notebook密码

3.4服务器上修改jupyter_notebook_config.py配置文件

3.5服务器上启用jupyter

3.6jupyter连接虚拟环境内核

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1.常用命令

1.1Linux系统基础命令

(1)查看当前目录中的文件与子目录

$ls

(2)显示当前工作目录路径

$pwd

(3)新建目录 

$mkdir 目录名

(4)切换目录

$cd 目录名（逐层）

(5)显示文件前几行或后几行

$head -n 5 file_name   # 显示前5行
$tail -n 5 file_name   # 显示后5行

(6)显示当前运行的进程

$ps aux

(7)终止进程

$kill process_id

(8)显示磁盘使用情况

$df -h   # 显示磁盘空间使用情况
$du -h 目录名   # 显示目录的磁盘使用情况

(9)显示系统内存占用情况

$free -m   # 以Mb为单位显示内存使用情况

(10)查看anaconda是否配置成功

$conda --version

 (11)查看服务器gpu情况，可根据表确定对应的CUDA版本

$watch nvidia-smi   # 查看后Ctrl+C退出

1.2虚拟环境

(1)创建虚拟环境

$conda create --name xpytorch37 python=3.7

(2)进入虚拟环境

$conda activate xpytroch37

(3)查看所有环境

$conda info --envs
#或者
$conda env list

 (4)退出当前虚拟环境

$exit

(5)虚拟环境中包的安装路径

$pip install 包
#安装路径为：/public/home/用户名/anaconda3/envs/环境名/lib/python3.7（虚拟环境设的对应的python版本）/site-packages 
 
$conda install 包
#安装路径为：/public/home/用户名/anaconda3/envs/环境名/conda-meta

(6)查看某包的安装路径

$which 包

(7)虚拟环境备份及重建

$conda list --export > environment.yml   #重大更新前备份
$conda create --name 环境名 --file environment.yml   #重建环境

(8)更新conda包管理器

$conda update -n base -c defaults conda   #更新conda中所有的包
$conda update conda   #仅更新conda包

2.Linux系统Anaconda环境中配置Pytorch

2.1下载torch和torchvision离线包

官网查询python、CUDA、pytorch三者版本，需要对应。例如，我的CUDA是10.0版本，Ctrl+F后搜索“CUDA 10.0”，官网给出的下载指令如下图，但是参照这篇博文可知，直接在线下载会很慢，并且看不出来与python版本是否冲突。

从这篇博文中找到了离线下载网址，该网址页面如下图所示，有非常多whl文件，刚才的pytorch官网中仅筛选出了对应CUDA版本的torch和torchvision的版本号，接下来还需筛选符合当前系统与虚拟环境python版本的torch和torchvision包。本来我建的虚拟环境是python3.8版本的，发现CUDA10.0对应的版本都在cp37及以下，只好新建了python3.7的虚拟环境。

2.

CUDA版本较新的可以查看这个网址，是清华镜像源整理的新包。 

查看python版本：

$python -V

查看python对应可以安装的whl文件格式： 

$pip debug --verbose

 

2.2上传服务器

将文件上传至服务器自己的目录下，分别pip一下即可。

$pip install torch-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

$pip install torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64

2.3测试

(xpytorch37) [hemingxiang@gpu1 slz]$ python
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 22:20:44) 
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> torch.cuda.is_available()
True

退出python测试

>>>exit()

3.Linux系统远程配置jupyter notebook 

3.1安装jupyter notebook

$pip install jupyter

3.2生成jupyter notebook 配置文件

 $jupyter notebook --generate-config

输入这行代码后会给出jupyter_notebook_config.py配置文件的路径。 

遇到ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' 报错，采用这篇博文的方法解决。 

3.3配置jupyter notebook密码

密码可以重复修改，需要修改时只需再次重复以下步骤即可。

3.3.1jupyter7.0版本以下

下面的'argon2:'这串是根据你输入的密码生成的密钥，需要记住，一会改写配置里要用。

$python
>>>from notebook.auth import passwd   #from jupyter_server.auth import passwd   #from IPython.lib import passwd #这条指令出的是shal
>>>passwd()
Enter password:   # 输入密码，不会显示
Verify password:   # 再次确认密码，不会显示
'argon2:一串密码'
>>>exit()

3.3.2jupyter7.0及以上

若报错ModuleNotFoundError: No module named 'notebook.auth'，说明jupyter版本是7.0以上的，可以不用进入python解释器，直接在bash设置。

$jupyter notebook password
Enter password:   # 输入密码，不会显示
Verify password:   # 再次确认密码，不会显示

jupyter7.0以上已经不生成'argon2:'了，而是直接生成写入配置文件的hashed password，所以3.4中的第二行代码需要删掉。

 

3.4服务器上修改jupyter_notebook_config.py配置文件

$vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

回车后将会在vim编辑器中，打开jupyter_notebook_config.py配置文件，这里需要运用vim命令，本小白重复好几次才成功。

首先，跳转进去后是文件内部，界面如下图所示，但如果你不是第一次打开，界面会空一段，下面大意是已有这个文件，问你要打开、删除还是覆盖之类的，这时只要键盘输入字母o，即可进入文件内部。

进入该界面后，此时处于vim编辑器的命令模式，先输入:$，然后回车，跳转至文档末尾一行。再输入小写o[进入编辑模式，光标所在行的下一行插入]，进入下一行，填入下列代码：

c.NotebookApp.ip='*'   #"*"代表任意ip，也可以选择将服务器的ip填入
c.NotebookApp.password = u'argon2:xxxxxxxxxxxxxxxxxxx'   #先前备份的加密密钥，jupyter7.0版本删掉这行即可
c.NotebookApp.port = 8888   #随便设定一个端口，若已开8888端口，需要改变
c.NotebookApp.open_browser = False   #不唤起浏览器
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.notebook_dir = '/project'  # 定义notebook的起始路径

代码填完后，按Esc键进入vim命令模式，输入:wq!，然后回车，强制保存并退出vim编辑器。

3.5服务器上启用jupyter

再激活的虚拟环境中，输入代码启动jupyter notebook

$jupyter notebook --no-browser

复制网址去浏览器中访问网页版的jupyter notebook。浏览器可能拒绝访问，可根据这篇博文修改。

3.6jupyter连接虚拟环境内核

上面已经可以实现本地浏览器使用jupyter远程连接服务器了，但我发现只有一个kernel，应该是公用的。于是参照这篇博文，在自己的虚拟环境里创建kernel，并连接。

step1：参照本文1.2，创建并激活虚拟环境

step2：安装ipykernel包

$conda install ipykernel

step3：创建内核，“内核名”处填入自己起的内核名，最好与环境名对应，防止记混，例如我的环境名为“xpytorch38”，内核名为“xpy38”

$python -m ipykernel install --name 内核名

很多朋友在公用服务器上，没有权限在home以外的文件夹写入信息，可以加入--user，代码如下：

$python -m ipykernel install --user --name 内核名

step4：重启jupyter notebook，可以看到已经有了新的kernel

$jupyter notebook --no-browser

 顺便吐槽一下……jupyter7怎么这么丑。