【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。
作者 & 编辑 | Leong
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）
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
这样就下载了一个 Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 文件
(2) SHA256 验证
SHA256 验证，主要是来验证所下载的软件包是否完整，防止文件内容被篡改，验证的方法是运行下面命令，会出现一串字符。
sha256sum Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
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。
(3) 安装
运行命令安装
bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
一直回车到底，到最后输入一个 yes 确认同意协议
安装位置确认 ，回车默认好啦
开始解压安装
出现 “Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init?”，输入 yes 回车
安装成功
运行 source ~/.bashrc 生效
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
等待安装即可。。
配置远程访问
既然要进行远程访问开发，那么就需要进行配置。
(1) 生成验证字符
终端运行 ipython 并运行以下命令，设置密码即可（输入密码时是看不见的），然后会生成一串字符，待会需要用到。
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:2af47044eb4d:f7c917997d5a91bdeeb4a4a1cab7266b844c94bb'
(2) 生成配置文件
jupyter lab --generate-config
(3) 修改配置
修改配置文件的几处地方（修改的时候记得将前面的 # 删除），笔者是下载到本地后修改后再上传到服务器的。
将 ip 设置为 *，意味允许任何 IP 访问
这里的密码就是上边我们生成的那一串
服务器上并没有浏览器可以供 Jupyter 打开，所以设置成 False
监听端口设置为 8888 或其他自己喜欢的端口
允许远程访问
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
为了让程序在后台运行，我们可以使用 tmux 工具（可以后台运行的工具）
# 安装 tmux 工具
apt install tmux
# 启动一个窗口，关闭后程序仍然可以在后台运行
tmux -S jupyterlab # 参数jupyterlab是窗口名随意
# 运行我们所要的程序
jupyter lab --allow-root
关闭终端窗口，完成！！
在浏览器中输入 ip:8888/lab（换成你服务器的 ip 和端口）输入密码即可看到以下的窗口。
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
在 Xshell 进行以下设置
然后运行 tensorboard --logdir runs/
最后在本地的浏览器输入 http://localhost:6006/ 即可看到可视化效果了。
后台回复 Notebook 可以获取相关工具
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