2023年3月14日更新
增加远程服务器安装conda步骤
增加section 5 远程服务器连接jupyter步骤
2019年10月10日更新
因为本篇博文阅读量较大，所以补充了一些内容，并且调整了文章结构，看起来更加清晰。
更加详细的安装教程视频可以看PyTorch编程环境的搭建
1. 安装conda
首先前往官网安装conda
选择合适的python版本安装，我这里选择python3.7的conda
下载完成后双击安装包，按照流程安装。
安装完毕后在终端输入命令行检测是否安装成功（如果还是显示没有conda这个命令，可以尝试重启服务再尝试）
conda
如下图所示即安装成功
如何在远端服务器上安装conda
使用文件传输将conda传至远端
scp local_file remote_user@ip:remote_file or folder
运行bash命令安装conda
bash xxx（conda文件)
2. 安装虚拟环境及相应依赖包
- deeplearning： 自定义的虚拟环境
- numpy： python数值计算包
- matplotlib: 支持python画图
- pandas ： 数据软件包
- jupyter notebook: 集成开发环境，可直接本地起服务调试python代码
(该步骤可自行选择）
...
conda create -n py37(环境名称) python=3.7 numpy matplotlib pandas seaborn sklearn torch jupyter notebook
下面的命令进入我们的虚拟环境
source activate py37(环境名称)
可以看到命令行开头由locahost变成了py37
以下是几个常用的操作虚拟环境的命令
- 推出虚拟环境
source deactivate
- 查看本机所有（由conda安装的）虚拟环境
conda list
# 或者
conda info -e
- 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
- 退出虚拟环境
source deactivate
3. 安装pytorch
去pytorch官网，如下图，选择你需要的环境，会根据你的选择，在下方出现相应的安装命令。
复制命令，输入到你的终端。我生成的命令如下。其中的torchvision是一个pytorch中的支持计算机视觉的软件包
conda install pytorch torchvision -c pytorch
这样就安装完成
远程安装
4. jupyter notebook环境
jupyter notebook是一个非常方便的python调试和开发工具，在本地编程并模拟服务器环境调试，是机器学习等领域必不可少的软件包。刚刚我在安装环境的时候，已经顺手安装上了
在命令行输入。启动jupyter notebook
jupyter notebook
这时候自动启动本地服务器，界面来到了当前执行命令行的文件夹
它可以运行后缀为ipynb的文件
它优势是可以局部调试。在编辑器中输入import torch，按ctrl / command + 回车自动运行。
如果没有报错，说明pytorch安装成功
接下去就可以开始写代码了。
5. 远程连接jupyter
远程连jupyter的主要需求是希望使用服务器环境，但同时还是想保证调试的流畅步骤。完成这一步后可以直接在本地浏览器中通过http://服务器ip:端口访问服务器环境
- 按照上面的步骤安装好必要的conda,jupyter环境
- 执行命令生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
执行上述命令后，服务的隐藏文件夹.jupyter会出现一个jupyter_notebook_config.py的文件
- 在终端输入以下命令，按照提示定义好你要访问的jupyter密码
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'argon2xxxxxx'
其中最后一大串输出是根据你输入的密码生成的token
- 打开jupyter_notebook_config.py文件，修改以下内容
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'argon2xxxxxx' #刚才复制的那个密文，不要漏掉前面的u
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口
相关的linux修改文件命令如下
vim xxx #打开文件
i #进入编辑模式
/ #开始索引指定内容
:wq #编辑完成保存并退出文件
- 运行 jupyter notebook后，即可在本地通过
http://服务器ip:端口访问对应环境
如果不想一直开着远程环境的终端，可以粗暴使用nohup jupyter notebook >/dev/null 2>&1 &让jupyter在后台运行，然后你就可以快乐地使用了
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