MOBA Xterm远程连接服务器及本地浏览器打开Tensorboard

本文详细介绍如何使用Mobaxterm建立远程服务器连接及通过本地浏览器访问服务器上的Tensorboard。包括下载与安装、创建SSH会话、查询服务器IP、登录远程服务器步骤,以及设置端口转发实现远程Tensorboard访问。

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       本文是在其他两篇博客的基础上进行整合与完善,使内容更完整,并减少了纰漏。

      参考博客:https://www.cnblogs.com/cainiao-chuanqi/p/11366726.html

                        https://blog.youkuaiyun.com/qq_22291287/article/details/82712221

       MOBO Xterm是一款非常好用的远程连接服务器的软件,而且对个人使用免费。

       下载MOBO Xterm,地址: https://mobaxterm.mobatek.net/download.html

       有两种版本,一种是便携版(Portable edition),免安装,下载解压直接双击就可运行,我下载的就是这个版本。另一种是安装程序版(Intaller edition),需要像其他程序一样执行安装过程才能运行。

       下载便携版MOBO Xterm后,直接解压。解压后,文件夹里共包含如下四个文件,最下面那个就是可执行文件了,直接双击打开即可运行,无需安装。

一、建立远程连接

      1、双击运行上述可执行文件,程序启动后主界面上单击左上角的”Session”按钮。

      2、在弹出框中点击“SSH”选项

      3、在“Remote host”中输入服务器IP地址。Linux系统IP地址查询方式:在命令窗口输入“ifconfig”命令,之后显示的信息中,“Link encap: Ethernet”下面,“inet addr”后面那串就是本机IP地址了。

  4、勾选“Specify username”并输入用户名,即服务器上登录账户的用户名。点击 OK,输入 password ,回车后便可进入控制台。如下,就是 Mobaxterm界面了,此时你已经成功连接远程服务器了。

二、本地浏览器远程访问服务器Tensorboard

      1、在MOBO Xterm命令窗口中输入“ifconfig”查询IP地址,关注两个地址:一个是服务器IP地址,就是刚才说的“Link encap: Ethernet”下面“inet addr”后面那串。另一个是数据包回送地址,就是“Link encap:Local loopback”下面,“inet addr”后面那串“127”开头的地址。

      2、查询Tensorboard端口号。在已经有Tensorboard文件的前提下,在MOBO Xterm命令行,输入tensorboard --logdir="/path/to/tensorboard/" ,端口6006一般为默认端口。

      3、MOBO Xterm界面工具栏点击“Tools”,下拉到最后,在“Network”中,点击“MobaSSHTunnel”。

 

      4、点击“New SSH tunnel

       5、选择Local port forwarding;在“Remote server”处填写服务器IP地址和6006端口;在“SSH server”处填写服务器IP地址,用户名,端口填22;最后,定一个本地服务器的端口,可以任意写,比如“16006”。点击“Save”。

       6、点击Start,将本地服务器16006端口与远程服务器的6006端口连通了。

       7、打开电脑的浏览器(推荐用chrome、火狐等),输入数据包回送地址+Tensorboard端口号,比如127.0.1.1:16006,就可以打开Tensorboard了。

### 如何使用 MobaXterm 连接远程服务器以下载 Anaconda #### 1. 安装并启动 MobaXterm 确保已安装 MobaXterm 软件。如果尚未安装,可以从其官方网站获取最新版本[^2]。 #### 2. 配置 SSH 连接服务器 打开 MobaXterm 后,在主界面点击 **Session** 按钮,选择 **SSH** 协议。输入学校服务器的 IP 地址、用户名和端口号(通常默认为 22)。登录时可能需要提供密码或密钥认证。 #### 3. 查看服务器 CUDA 版本 在连接成功后,可以通过以下命令确认服务器上的 CUDA 版本: ```bash nvcc --version ``` 或者直接查询 NVIDIA 显卡驱动支持的 CUDA 版本: ```bash nvidia-smi ``` 这一步非常重要,因为 PyTorch 的安装依赖于特定的 CUDA 版本。 #### 4. 下载 Anaconda 安装包 访问清华大学镜像站点或其他可信源下载适合 Linux 系统的 Anaconda 或 Miniconda 安装脚本。可以使用 `wget` 命令实现: ```bash wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-version-Linux-x86_64.sh ``` 将上述 URL 替换为你所需的版本号。完成后可以直接运行该脚本来安装 Anaconda: ```bash bash Anaconda3-version-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示完成安装过程,并初始化配置环境变量[^1]。 #### 5. 设置虚拟环境 建议创建一个新的 Conda 虚拟环境来管理项目依赖项。执行如下命令: ```bash conda create -n myenv python=3.x source activate myenv ``` 其中 `myenv` 是自定义的环境名称,而 `python=3.x` 表示指定 Python 版本。 #### 6. 安装 PyTorch 及其他库 进入官方文档页面 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据服务器硬件条件选择合适的安装指令。例如对于 CUDA 11.3 支持的情况可采用 pip 方式安装: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` --- ### 注意事项 - 如果网络速度较慢,可以选择手动下载压缩包并通过图形化界面拖拽至目标路径完成上传操作。 - 对于 TensorBoard 的可视化需求,则需额外配置本地浏览器服务器之间的隧道链接[^3]。
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