win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook

win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook

jupyter notebook是非常好用的python学习和实践工具,但是由于本人电脑显卡比较差,直接使用本地主机的话,无法发挥机器的全部性能,为此,尝试利用服务器上的jupyter notebook。
直接启动也是可以,结果如下:
在这里插入图片描述
win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第1张图片
会默认使用ubuntu中的默认浏览器(火狐浏览器)启动。但是上述方法的缺点就是系统反应很慢,很影响体验感。所以就需要进行相关配置,使得能够本地浏览器使用服务器jupyter notebook 。

  1. 在服务器端下载好anaconda
    下载好anaconda后jupyter notebook也就已经安装成功了。这部分网上的教程比较多,我就不在这里赘述了。

  2. 对下载好的jupyter 进行配置
    首先打开ipython为notebook设置密码,记住输出的字符串“sha1:……”这字符串后面会用到
    win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第2张图片
    退出ipython,在ubuntu系统终端中,需要配置相关的jupyer notebook配置文件。创建配置文件的命令语句:

      jupyter notebook --generate-config
    

    使用

    	vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
    

    打开notebook的配置文件。

    具体的vim的语法可以参考菜鸟教程:https://www.runoob.com/linux/linux-vim.html
    在配置文件中插入下述的代码,其中第一行就是设置密码步骤中的字符串。注意前面的u。
    在这里插入图片描述
    添加完成后保存文件。上述文件中几个参数的含义如下:password自然是登陆密码,ip就是允许访问的ip地址,“*”代表所有ip都可以访问,port就是使用服务器的多少端口作为数据的传输端口,open_browser为false即不打开浏览器。allow_remote_access表示是否接受远程控制。
    到此为止服务器端的配置就完成了。

  3. 本地浏览器连接
    参考很多文章说直接使用http:/ your_host_address:8888,就可以访问成功,但是发现不行,很多帖子说是防火墙的原因,哈哈,由于使用的是实验室的服务器,防火墙的设置也不敢动,所以就放弃了这种方法,使用ssh连接的方式。
    在本地主机,按下win+s键,打开搜索,输入 powershell,打开这玩意儿。
    win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第3张图片
    然后建立与服务器之间的连接
    win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第4张图片

    	ssh -N -f -l localhost:1234:local:8888 -p 你的端口号 你的账户名@服务器ip地址
    

    这句代码的主要意思就是,将服务器端的8888端口映射到本地的1234端口,8888端口也就是我们在notebook配置文件中设置的值,是可以自己修改的,同样1234也是可以自己修改的。
    这里有个很坑的地方就是当你输完密码之后,如果密码正确,它并不会提示你,只是光标一直傻傻的在闪烁(除非你密码输错了,他会提示你的访问被拒绝),此时只需要你在本地浏览器上输入localhost:1234就能够打开juoyter notebook。输入之前配置时候设置的密码就能够远程登陆了。
    win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第5张图片
    win10利用本地浏览器远程使用ubuntu服务器上的jupyter notebook_第6张图片
    下一章我会介绍远程控制的jupyter只能使用base环境,不能使用其他配置好的conda环境的问题!

ps:第一次写这么长的文章,参考了很多文章,学习了很多地方的文章,初入论坛,要是有侵权内容的话请联系我,我会收到后立刻删除!

参考文章:《配置:本地访问远程Linux系统服务器的Jupyter Notebook》https://blog.csdn.net/q1q1x2x2/article/details/86641741?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-3.control

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