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wzjs 2025/7/25 21:24:04
六盘水南宁网站建设,长沙网络科技有限公司,制作一个营销型网站,应用市场下载安装问题 在 Jupyter Lab 中配置 Python 环境（如 PyTorch 或其他库）通常涉及以下几个步骤： 1. 检查当前 Jupyter Lab 的内核环境 运行以下命令查看当前可用的内核： !jupyter kernelspec list或者 jupyter kernelspec list这会显示 …

问题

在这里插入图片描述

在 Jupyter Lab 中配置 Python 环境（如 PyTorch 或其他库）通常涉及以下几个步骤：

1. 检查当前 Jupyter Lab 的内核环境

运行以下命令查看当前可用的内核：

!jupyter kernelspec list

或者

jupyter kernelspec list

这会显示 Jupyter Lab 可用的 Python 环境。

2. 创建并配置新的 Python 环境（可选）

如果你想要一个独立的环境（推荐），可以使用 conda 或 venv：

方法 1：使用 Conda（推荐）

conda create -n myenv python=3.9  # 创建新环境
conda activate myenv              # 激活环境
conda install pytorch torchvision -c pytorch  # 安装 PyTorch
pip install jupyterlab           # 安装 Jupyter Lab（如果不在环境里）
python -m ipykernel install --user --name=myenv  # 将环境添加到 Jupyter Lab

然后重启 Jupyter Lab，选择 myenv 内核。

方法 2：使用 Python venv

python -m venv myenv       # 创建虚拟环境
source myenv/bin/activate  # Linux/Mac 激活
myenv\Scripts\activate     # Windows 激活
pip install torch jupyterlab ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=myenv

重启 Jupyter Lab，选择 myenv 内核。

3. 在 Jupyter Lab 中切换内核

  1. 打开 Jupyter Lab。
  2. 在 Notebook 界面，点击右上角的内核名称（如 Python 3）。
  3. 选择你刚刚安装的环境（如 myenv）。

4. 验证 PyTorch 是否正确安装

在 Notebook 中运行：

import torch
print(torch.__version__)  # 检查 PyTorch 版本
print(torch.cuda.is_available())  # 检查 CUDA 是否可用

5. 解决常见问题

问题 1：Jupyter Lab 找不到内核

  • 解决方法：

    • 确保在目标环境中安装了 ipykernel：

      pip install ipykernel

    • 重新注册内核：

      python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "MyEnv"

问题 2：PyTorch 版本太低

  • 解决方法：

    pip install --upgrade torch torchvision

    或

    conda update pytorch torchvision -c pytorch

问题 3：Jupyter Lab 无法启动

  • 解决方法：

    jupyter lab clean  # 清理缓存
jupyter lab --port=8888  # 指定端口

总结

步骤操作
1. 创建环境conda create -n myenv python=3.9
2. 激活环境conda activate myenv
3. 安装 PyTorchconda install pytorch torchvision -c pytorch
4. 安装 Jupyter 内核python -m ipykernel install --user --name=myenv
5. 启动 Jupyter Labjupyter lab
6. 切换内核在 Jupyter Lab 右上角选择 myenv

这样，你就可以在 Jupyter Lab 中使用配置好的 PyTorch 环境了！ 🚀

采用linux服务器的环境

在 Linux 服务器上配置 Jupyter Lab 环境（特别是针对 PyTorch 等深度学习库）的步骤如下：

1. 连接到 Linux 服务器

使用 SSH 连接：

ssh username@server_ip -p port_number

（如果服务器有域名，替换 server_ip 为域名）

2. 检查 Python 环境

查看当前 Python 版本：

python3 --version

或

which python3

3. 创建 Python 虚拟环境（推荐）

方法 1：使用 conda（如果已安装）

conda create -n myenv python=3.9  # 创建环境
conda activate myenv              # 激活环境
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch  # 安装 PyTorch

方法 2：使用 venv（Python 自带）

python3 -m venv ~/myenv          # 创建虚拟环境
source ~/myenv/bin/activate      # 激活环境
pip install --upgrade pip        # 升级 pip
pip install torch jupyterlab     # 安装 PyTorch 和 Jupyter Lab

在这里插入图片描述

4. 安装 Jupyter Lab 并配置内核

pip install jupyterlab ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "PyTorch Env"
  • --name=myenv：内核名称（可自定义）
  • --display-name "PyTorch Env"：在 Jupyter Lab 中显示的名称

5. 配置 Jupyter Lab 远程访问

生成 Jupyter 配置文件

jupyter lab --generate-config

设置密码

jupyter lab password

输入密码后，会生成加密密码（保存到 ~/.jupyter/jupyter_server_config.json）。

修改配置文件

nano ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py

添加以下内容：

c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'       # 允许所有 IP 访问
c.ServerApp.port = 8888          # 指定端口（可更改）
c.ServerApp.open_browser = False # 不自动打开浏览器
c.ServerApp.password = 'sha1:xxx' # 粘贴刚才生成的加密密码
c.ServerApp.root_dir = '/home/username/'  # 设置默认工作目录

保存并退出（Ctrl+X → Y → Enter）。

6. 启动 Jupyter Lab

直接启动

jupyter lab

使用 nohup 后台运行

nohup jupyter lab > jupyter.log 2>&1 &
  • nohup：防止 SSH 断开后进程终止
  • > jupyter.log：输出日志到文件
  • &：后台运行

查看运行状态

ps aux | grep jupyter

或查看日志：

tail -f jupyter.log

7. 本地访问 Jupyter Lab

方法 1：SSH 端口转发

ssh -L 8888:localhost:8888 username@server_ip -p port_number

然后在本地浏览器访问：

http://localhost:8888

方法 2：直接访问服务器 IP

如果服务器开放了端口（如 8888），直接访问：

http://server_ip:8888

8. 验证 PyTorch 环境

在 Jupyter Lab 新建 Notebook，选择 PyTorch Env 内核，运行：

import torch
print(torch.__version__)          # 查看 PyTorch 版本
print(torch.cuda.is_available())  # 检查 CUDA 是否可用

9. 管理 Jupyter Lab 进程

停止 Jupyter Lab

pkill -f jupyter-lab

或查找进程 ID：

ps aux | grep jupyter
kill -9 PID

开机自启动（可选）

使用 systemd 创建服务：

sudo nano /etc/systemd/system/jupyter.service

添加：ini

[Unit]
Description=Jupyter Lab[Service]
User=username
WorkingDirectory=/home/username/
ExecStart=/home/username/myenv/bin/jupyter lab
Restart=always[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后启用服务：

sudo systemctl enable jupyter
sudo systemctl start jupyter

常见问题解决

1. 无法连接 Jupyter Lab

  • 检查防火墙是否放行端口：

    sudo ufw allow 8888

  • 确保 Jupyter 配置中 ip='0.0.0.0'。

2. 内核无法选择

  • 确保在虚拟环境中安装了 ipykernel：

    pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=myenv

3. PyTorch CUDA 不可用

  • 检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本：

    nvidia-smi
nvcc --version

  • 重新安装 PyTorch（指定 CUDA 版本）：

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

总结

步骤命令/操作
1. 创建环境conda create -n myenv python=3.9 或 python3 -m venv ~/myenv
2. 安装 PyTorchconda install pytorch 或 pip install torch
3. 安装 Jupyter Labpip install jupyterlab ipykernel
4. 配置内核python -m ipykernel install --user --name=myenv
5. 配置远程访问修改 jupyter_lab_config.py
6. 启动 Jupyter Labnohup jupyter lab > jupyter.log 2>&1 &
7. 本地访问ssh -L 8888:localhost:8888 user@server

现在你应该可以在浏览器中访问 Jupyter Lab，并在 Linux 服务器上运行 PyTorch 代码了！ 🚀

进行SSH连接的软件

在 Linux 或 Windows 上连接远程服务器（如你的 Jupyter Lab 服务器），可以使用以下 SSH 客户端工具，具体选择取决于你的操作系统和需求：

1. Linux / macOS 用户

(1) 终端自带 SSH（推荐）

直接使用系统终端（Terminal）运行：

ssh username@server_ip -p port_number
  • 优点：无需安装，原生支持
  • 缺点：功能较基础（无图形化界面）

(2) tmux 或 screen（管理持久会话）

如果担心 SSH 断开导致任务终止，可以结合 tmux 或 screen：

tmux new -s mysession  # 创建新会话
ssh username@server_ip
# 断开后重新连接：tmux attach -t mysession

2. Windows 用户

(1) PuTTY（经典工具）

  • 下载：PuTTY 官网
  • 优点：轻量级，支持 SSH/Telnet
  • 缺点：界面较老旧，需手动配置端口转发

(2) Windows Terminal + OpenSSH（推荐）

  • 安装 OpenSSH：

    1. 设置 → 应用 → 可选功能 → 添加功能 → 安装 OpenSSH 客户端

    2. 在 Windows Terminal 或 CMD 中直接使用：

      ssh username@server_ip -p 22

  • 优点：现代终端，支持多标签

  • 缺点：需 Windows 10/11

(3) MobaXterm（全能工具）

  • 下载：MobaXterm 官网
  • 优点：
    • 内置 SFTP 文件传输（拖拽上传/下载）
    • 支持 X11 转发（图形化应用）
    • 多标签管理
  • 缺点：免费版有会话数量限制

(4) Bitvise SSH Client

  • 下载：Bitvise 官网
  • 优点：专业级工具，支持 SFTP/端口转发
  • 缺点：界面复杂，适合高级用户

3. 跨平台工具（全系统通用）

(1) Tabby（现代终端）

  • 下载：Tabby 官网
  • 优点：
    • 开源免费，支持 Windows/macOS/Linux
    • 美观的界面，内置 SFTP
  • 缺点：资源占用较高

(2) Termius（云同步）

  • 下载：Termius 官网
  • 优点：
    • 支持多设备同步（手机/PC）
    • 美观的 UI
  • 缺点：高级功能需付费

(3) VS Code + Remote-SSH 插件

  • 安装：
    1. 在 VS Code 扩展商店搜索 Remote - SSH
    2. 按 F1 → 输入 Remote-SSH: Connect to Host
  • 优点：
    • 直接在 VS Code 内编辑远程文件
    • 集成终端和调试功能
  • 缺点：需要熟悉 VS Code

4. 手机端 SSH 工具

  • Android：
    • Termux（高级用户）
    • JuiceSSH（图形化友好）
  • iOS：
    • Termius
    • iSH Shell（模拟 Alpine Linux）

SSH 连接示例

基本连接

ssh username@192.168.1.100 -p 22

带端口转发（访问 Jupyter Lab）

ssh -L 8888:localhost:8888 username@server_ip

然后在本地浏览器访问 http://localhost:8888。

免密登录（SSH 密钥）

  1. 生成密钥：

    ssh-keygen -t ed25519

  2. 上传公钥到服务器：

    ssh-copy-id username@server_ip

  3. 直接连接：

    ssh username@server_ip

总结：如何选择？

场景推荐工具
Linux/macOS 用户系统终端 + tmux
Windows 简单连接Windows Terminal + OpenSSH
Windows 图形化需求MobaXterm
开发者VS Code + Remote-SSH
跨平台/云同步Termius 或 Tabby
手机端Termius（iOS/Android）

选择最适合工作流程的工具即可！如果有文件传输需求，推荐 MobaXterm 或 VS Code Remote-SSH；如果追求简洁，直接用系统自带的 SSH 客户端即可。 🚀

http://www.dtcms.com/wzjs/72637.html

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