【好工具】 深度学习炼丹，你怎么能少了这款工具！

欢迎来到【好工具】专栏，本次我们给介绍一款可以进行远程深度学习炼丹的工具 JupyterLab 及其配置流程，帮助读者在本地进行调试，Max 开发效率。

导言

不知道读者们有没有发现，如果你用 Anaconda 中的 Notebook 的话，有时想快速调试几行程序，这时打开 Notebook 每次都得好一会，而且会占用了不少的本地资源，这时要是有一个远程的 Notebook，想用的时候随时打开，而且又不用考虑占用本地的计算资源，那该有多好。说干就干！开始我们的配置之旅吧。

工具：一台服务器（带 GPU 的更好，还可以进行远程训练）、Xshell 软件

PS：笔者之前购买了一台腾讯云的服务器，所以就用它来进行演示。

文后提供相关工具的下载！

安装 Anaconda

(1) 下载 Anaconda 安装包

访问

https://www.anaconda.com/distribution/#linux 

选择 Linux 3.7 版本的软件包，复制链接地址，使用 wget 命令进行下载。（笔者服务器的系统是 Ubuntu）

https://docs.anaconda.com/anaconda/install/hashes/ 

找到对应的版本，点击进去就会看见 sha256 码，一般是和你终端输出的字符串是一致的，就说明下载的软件包没有问题。

一直回车到底，到最后输入一个 yes 确认同意协议

开始解压安装

安装成功

安装 JupyterLab

JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代产品，集成了更多功能。如果你租过别人的远程服务器的话，那么你会发现，现在很多都是 JupyterLab 居多。所以，我们也使用 JupyterLab 来作为我们的开发界面。

# conda 安装 

conda install -c conda-forge jupyterlab   

# 或者 pip 安装 

pip install jupyterlab

(2) 生成配置文件

jupyter lab –generate-config

这里的密码就是上边我们生成的那一串

监听端口设置为 8888 或其他自己喜欢的端口

我们把工作空间设置在 /home/ubuntu/code 下面，所以进入到该路径下运行 jupyter lab –allow-root 即可使用

远程可视化

大家在训练深度学习模型的时候，往往需要对指标进行可视化，其中 Tensorboard 就是一款不错的工具，下面就给大家演示如何在本地显示远程服务器的可视化结果。

首先在 Notebook 运行一个演示程序

然后运行 tensorboard –logdir runs/ 

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