注册腾讯、阿里、华为等云平台,购买云服务器,安装一个linux系统,以下以centos系统为例。
二、miniconda安装及使用Miniconda是一款小巧的python环境管理工具,安装包大约只有50M多点,其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda,就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。使用conda的主要原因在于不用纠结使用哪个python版本,直接虚拟环境新安装一个即可。
(一)安装miniconda1. 通过wget指令下载清华镜像源的miniconda的安装脚本
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate2. 运行脚本文件以安装
sh Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh3. 重启终端后检验安装
conda -V(二)换清华源
换清华源的目的主要是为了在国内安装一些包的时候下载速度更快
1. 新建配置文件
touch .condarc2. 用vim打开.condarc文件,写入下方内容保存后退出
channels: - defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud3. 清除索引缓存
conda clean -i4. 检验是否成功
conda config --show5.安装成功后每次打开终端会自动进入base环境,设置不自动进入base(最基础)环境
conda config --set auto_activate_base false(三)创建虚拟环境
1. 查看当前虚拟环境
conda env list2. 创建python版本为X.X,名字为env_name的虚拟环境
conda create -n env_name python=X.X3. 检查是否创建成功
conda env list(四)虚拟环境使用
1. 激活环境,env_name为环境名
conda activate env_name2. 退出当前虚拟环境
conda deactivate3. 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all4. 更多conda使用教程,可参考Miniconda 安装及使用 - 掘金 (juejin.cn)
二、jupyter安装及使用“Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。”可简单理解为一种基于浏览器的集成开发环境,是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。jupyter lab 则是jupyer notebook的升级版本。
使用jupyer的原因主要在于只需要一个浏览器即可,安装配置较为简单,搭配云服务器使用,可实现一次配置,到处运行。
(一)安装jupyter lab1. 通过conda或者pip安装,在base环境安装即可
conda install jupyterlab#或者 pip install jupyterlab2. 生成并修改配置文件
生成
jupyter lab --generate-config使用vim打开.jupyter/jupyter_lab_config.py,将以下内容写入并保存
#让所有人都可以访问c.ServerApp.ip = '*'#禁用自动浏览器打开jupyterc.ServerApp.open_browser = False#jupyter lab服务器的端口c.ServerApp.port = 8888#允许远程访问c.ServerApp.allow_remote_access = True#工作根目录c.ServerApp.root_dir = '/root'3. 设置密码,使用 jupyter-lab password ,接下来输入两次密码即可
(二)使用jupyter lab4. 启动Lab,云环境使用时,需关注服务器安全组配置,对应的端口号是否打开
jupyter lab可能会出现权限不足的情况,使用
jupyter lab --allow-root但是当你关闭终端后,服务器也会关闭,所以让它后台运行
nohup jupyter lab --allow-root > jupyter.log 2>&1 &#用&让命令后台运行, 并把标准输出写入jupyter.log中#nohup 表示no hang up, 不挂起, 命令执行后即使终端退出, 也不会停止运行.5. 终止进程
ps -a #显示所有终端机下执行的程序,或者ps -ef | grep jupyter #显示终端机下执行的jupyter程序kill -9 pid #强制杀死该进程,“pid” 替换为lab的pid6. 中文插件安装
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN(三)jupyter环境管理
1. jupyter是在base环境中安装的,打开jupyter网页,默认使用base环境,如需使用其他虚拟环境,需要添加新环境到jupyter,之后便可在jupyter中切换环境。
首先,激活进入新的虚拟环境,然后pip安装ipkernel,然后运行下面命令,XXX为jupyter中显示的虚拟环境名称
python -m ipykernel install --user --name=xxx2. 查看已添加到jupyter中的环境
jupyter kernelspec list3. 删除添加到jupyter中的环境
jupyter kernelspec uninstall env_name结束
至此就可以愉快的玩耍了,可以随意使用conda建立新的虚拟环境,安装指定版本的python,在虚拟环境中,既可以使用conda安装包,也可以使pip安装,对于两种安装方式的差别暂时没有研究太清楚(欢迎大佬指点),如果使用pip安装,记得配置清华源,以增加软件下载速度。
然后,只要有浏览器,就可以随时随地愉快的写bug了。