重点在后文
1.Nvidia Jetson Xavier上已经安装python3,jupyter,conda,并且在conda里面已经安装pytorch
2.我习惯在conda中配置环境并使用,故按照原来在原来x86架构的linux系统里的习惯,三步走:
以下内容从配置远程访问jupyter开始。
传统步骤如下:
1.生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
2.生成密码
jupyter notebook password
这两步的配置文件和密码文件都在~/jupyter文件夹下,
配置文件:~/jupyter/jupyter_notebook_config.py
密码文件:~/jupyter/jupyter_notebook_config.json,记得打开这个文件复制里面的密码串
3.修改/重写配置文件
网上教程一般都是修改~/jupyter/jupyter_notebook_config.py这个配置文件,我一般习惯同目录新建一个config.py文件
vim ~/.jupyter/config.py
内容如下:
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:ce...刚才复制的那个密码串'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #随便指定一个端口
4.启动jupyter,但我们要先activate环境
source activate 环境名
jupyter notebook --config ~/.jupyter/config.py
5.远程访问
在浏览器上打开http://address_of_computer:8888
(addredd_of_computer即服务器的ip,8888端口和前面指定的一致即可)
小手一挥写下了
import torch
然后报错如下:
查阅资料发现,https://github.com/pytorch/pytorch/issues/4827#issuecomment-405589084
总结就是,“必须要在base环境和你新建的这个环境两个环境中都`conda install jupyter`。我刚开始在网上看到的只在新建的环境里面`conda install jupyter`,结果问题并未解决;在base环境里也`conda install jupyter`之后,问题解决了”
摘自:https://blog.csdn.net/monchin/article/details/90209125
于是在环境里输入命令
conda install jupyter
报错如下:
在jupyter中添加conda环境即可。解决步骤如下:
1. 安装ipykernel
conda install ipykernel
2. 在虚拟环境下创建kernel文件
conda install -n 环境名 ipykernel
3. 激活conda环境
source activate 环境名
4.将环境名写入jupyter notebook的kernel中
python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name “环境名”
5.重新打开jupyter notebook,新建python文件时,发现了类型为环境名的选项
6.若经常使用,最好在创建环境时就安装ipykernel
conda create -n 环境名 python=3.6 ipykernel
7.附上删除kernel环境命令以备不时之需
jupyter kernelspec remove 环境名
最后感谢 https://blog.csdn.net/luke_sanjayzzzhong/article/details/83273584