jupyter notebook连接远程服务器运行调试代码

博主此前用 PyCharm 连接远程服务器跑深度学习代码,运行结果一次性,修改代码后需重头跑,导入数据慢,因此决定改用 Jupyter。介绍了通过终端用 ssh 连接服务器找到项目文件夹获取含 token 网址,再在本地浏览器将 127.0.0.1 改为服务器地址打开调试的方法。

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之前一直用pycharm连接远程服务器跑代码,这次但是运行结果都是一次性的。中间如果有个bug,修改代码以后要重头开始跑。现在跑的这个深度学习代码,第一轮训练要导入一百多个G的数据,光导入一次就要十来分钟,慢得难以忍受,决定放弃pycharm,改用jupyter。

终端连接服务器

用ssh连接服务器,找到项目文件夹,输入

jupyter notebook --ip 0.0.0.0

(提示:是在远程文件夹下,不是本地文件夹,。若末尾不加--ip 0.0.0.0也会打开失败)
会出现包含token的网址
在这里插入图片描述

在浏览器打开

远程服务器没有显示器和浏览器,我们要在本地浏览器打开。复制这个网址,打开一个浏览器(如谷歌浏览器),粘贴网址并将127.0.0.1改为服务器地址
在这里插入图片描述
接下来就可以在服务器上愉快地调试了

在开始配置VScode连接远程服务器运行Jupyter Notebook之前,我们需要确保几个前置条件已经满足:本地计算机和远程服务器之间已经建立了SSH连接,并且远程服务器上已经安装了Jupyter Notebook及其依赖库。现在,让我们步入正题,详细探讨如何进行配置。 参考资源链接:[VScode远程连接服务器运行Jupyter Notebook教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b578be7fbd1778d43452) 首先,我们需要在VScode中安装Remote-SSH扩展,它允许VScode通过SSH连接远程服务器。打开VScode,通过扩展市场安装Remote-SSH扩展,安装完成后重启VScode。 接着,按照以下步骤通过Remote-SSH连接远程服务器: 1. 点击VScode左下角的齿轮图标,选择“Remote-SSH: Connect to Host...”选项,或者使用快捷键`Ctrl+Shift+P`(在Windows或Linux上)或`Cmd+Shift+P`(在Mac上)打开命令面板,然后选择“Remote-SSH: Connect to Host...”。 2. 在命令面板中输入远程服务器的地址或选择一个已配置的Host别名,输入登录凭证进行连接连接成功后,VScode会在远程服务器上打开一个新的工作区,此时你就可以在本地进行代码编辑,而代码会在远程服务器上执行。接下来,确保远程服务器上已经安装了Jupyter Notebook以及TensorFlow等必要的Python库。可以使用以下命令创建一个conda环境并安装所需的库: ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv conda install jupyter notebook tensorflow ``` 然后,启动Jupyter Notebook服务: ```bash jupyter notebook --no-browser ``` 最后,在VScode中安装Jupyter扩展,这个扩展可以让你直接在VScode中运行和管理Jupyter Notebook。安装完成后,你可以在VScode中创建新的`.ipynb`文件并开始编写和运行代码。为了确保Jupyter Notebook能与远程服务器通信,你可能需要按照远程服务器上的Jupyter配置文件进行适当的配置,例如在`jupyter_notebook_config.py`文件中设置`c.NotebookApp.ip = '*.*.*.*'`以允许远程访问。 通过这些步骤,你就可以在VScode中编写代码,并在远程服务器上的Jupyter Notebook环境中运行调试,从而充分利用服务器的计算资源。对于希望深入了解如何使用VScode进行远程开发和优化Jupyter Notebook体验的开发者来说,建议参考《VScode远程连接服务器运行Jupyter Notebook教程》,这本教程详细介绍了从配置到实际使用过程中的各种技巧和解决方案。 参考资源链接:[VScode远程连接服务器运行Jupyter Notebook教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b578be7fbd1778d43452)
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