手把手教你如何在阿里云ECS搭建Python TensorFlow Jupyter

前段时间在阿里云买了一台服务器,准备部署网站,近期想玩一些深度学习项目,正好拿来用。TensorFlow官网的安装仅说起Ubuntu,但个人ECS操做系统是 CentOS 7.6 64位,搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境过程当中遇到不少问题。这里将具体步骤分享给你们,能够少走不少弯路。python

第一步 安装anacondalinux

Anaconda在linux依然功能强大,管理工具包、开发环境、Python版本都很是方便。vim

先在根目录下建立一个文件夹用于存放Anaconda安装包浏览器

~# mkdir anaconda安全

~# cd anacondabash

为保障下载速度,建议选择清华大学镜像站服务器

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn工具

https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9uampmYUpTN2M5b04wWGRmN1lYOEExOW1pY3VCaHhlRGNVZ2R3YU40SlJ6MU5KS2I0MzdmdGVabkJnZlFmWUo2WVNjOGp5aWN0SXp5SDdXRFVDSkNGWE5RLzY0MA?x-oss-process=image/format.png

选择版本,复制连接学习

anaconda目录下运行:测试

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

 

这里可能会报错,多半是没法解析主机地址,也即DNS解析的问题。

解决办法:

登入root

sudo vim /etc/resolv.conf

修改内容为下

nameserver 8.8.8.8 

nameserver 8.8.4.4 

切换到anaconda3所在文件位置

 bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

一路yes,直到安装完成

若是中间报错,这是由于以前建立过anaconda3了

解决办法:

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh -u

测试一下,python pip也都安装成功了

若是在安装Anaconda的过程当中没有将安装路径添加到系统环境变量中,须要在安装后手工添加:

一、在终端输入 vim/etc/profile,打开profile文件。

二、在文件末尾添加一行:

exportPATH=/root/anaconda3/bin:$PATH,保存。

三、让/etc/profile文件修改后当即生效 ,可使用以下命令: source /etc/profile

 

另外,Anaconda安装完成后会建立一个叫base的默认环境,Linux的终端界面前部出现(base)字样,如不介意,能够跳过这个步骤:

在终端中输入conda deactivate,便可消除base字样,但这是一次性的,再次打开终端依然存在base字样。在.bashrc文件添加命令:conda deactivate能够永久消除base字样。

1.打开一个终端 ,输入命令:gedit~/.bashrc

2.在 .bashrc文件最后面添加命令:conda deactivate

 

第二步 安装虚拟环境

virtualenv 是一个建立隔绝的Python环境的工具,用virtualenv建立一个包含全部必要的可执行文件的文件夹,用来使用Python工程所需的包。

conda也能配置虚拟环境,能够直接从base克隆

 conda create -n myenv--clone base

可是我仍是习惯用virtualenv,conda方法的后续配置方法,你们自行尝试。

一、安装virtualenv

pip install virtualenv

在pip安装包时,系统默认是从aliyun镜像,我试过几个镜像源,发现仍是清华的镜像源比较快。咱们修改一下配置文件:

mkdir ~/.pip

cd ~/.pip

vi pip.conf

将文件内容修改成如下内容,保存便可。

[global]

index-url =https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

二、安装虚拟环境,这里选择Python3.7版,环境名设为:myenv

 conda create -n myenv python=3.7

三、激活虚拟环境

 source activate myenv

四、在虚拟环境安装TensorFlow

 pip install --ignore-installed --upgrade packageURL

 

官网提供的URL来自google,因为众所周知的缘由。。。因此咱们从pypi.org下载安装

pip install --ignore-installed --upgrade https://files.pythonhosted.org/packages/2a/5c/f1d66de5dde6f3ff528f6ea1fd0757a0e594d17debb3ec7f82daa967ea9a/tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

测试一下,安装成功!

 

第三步 搭建Jupyter并远程访问

Anaconda安装成功后,Jupyter也同样安装好了

But这样是不行的,由于juypter集成在anaconda中,并不在虚拟环境myenv下,因此咱们须要回到第二步中的激活虚拟环境,而后再次安装jupyter:

pip install jupyter

安装完成后运行#jupyter notebook会报错,提示说找不到该文件之类的,是没有配置环境变量的缘由。

解决办法:

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 

改几个地方:

c.NotebookApp.ip = 'ip地址' #

c.NotebookApp.password = u'秘钥' 

c.NotebookApp.port = 8889 # 端口号,自设

c.NotebookApp.enable_mathjax = True 

c.NotebookApp.notebookdir = "jupyter安装地址"

其中,ip地址能够在控制台实例列表中查询,这里要填写下图私有ip

 

秘钥能够用ipython生成,是的anaconda也集成了ipython,设置一个简单的密码(别忘了,后面还要用),生成的秘钥复制过去便可,代码以下:

查询jupyter安装地址

将上文地址修改成/root/anaconda3/envs/myenv/bin

以上修改完毕,再次运行jupyter notebook

可是,尚未结束呢。

咱们还须要设置一下ECS实例的安全规则,入方向、出方向同样。

至此,全部设置完毕!在服务器端运行jupyter notebook,进程在后台运行。

再次在控制台实例列表中查询ip

http://上图第一个IP地址:8889,复制到本地电脑浏览器,输入设置的密码,便可访问了!测试一下,一切正常,大功告成

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

相关文章
相关标签/搜索