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Linode虚拟机的创建
Linode 是一家提供云服务器的公司,其提供的虚拟机可以用于部署各种类型的应用程序,包括机器学习和深度学习项目。以下是在Linode上创建虚拟机的步骤:
- 登录Linode账户,进入控制台。
- 点击”创建Linode”按钮,选择合适的数据中心和机型。
- 选择操作系统,这里推荐使用Ubuntu 20.04 LTS。
- 配置Linode实例的网络、安全和高级设置。
- 完成创建并等待虚拟机启动。
TensorFlow的安装与配置
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通过SSH连接到Linode虚拟机。
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更新系统软件包:
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
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安装Python 3和pip:
sudo apt-get install python3 python3-pip
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安装TensorFlow:
pip3 install tensorflow
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验证TensorFlow安装是否成功: python import tensorflow as tf print(tf.version)
Jupyter Notebook的安装与配置
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通过SSH连接到Linode虚拟机。
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安装Jupyter Notebook:
pip3 install jupyter notebook
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配置Jupyter Notebook:
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生成配置文件:
jupyter notebook –generate-config
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设置密码:
jupyter notebook password
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修改配置文件,允许远程访问:
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
在文件中添加以下内容:
c.NotebookApp.ip = ‘0.0.0.0’ c.NotebookApp.open_browser = False
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启动Jupyter Notebook:
jupyter notebook
通过浏览器访问Jupyter Notebook
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在本地计算机上打开浏览器,输入Linode虚拟机的公网IP地址和Jupyter Notebook的默认端口8888:
http://<linode_public_ip>:8888
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输入之前设置的密码,即可进入Jupyter Notebook的工作区。
FAQ
如何在Jupyter Notebook中使用GPU加速?
要在Jupyter Notebook中使用GPU加速,需要先在Linode虚拟机上安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。具体步骤如下:
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安装NVIDIA驱动程序:
sudo apt-get install nvidia-driver-460
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安装CUDA工具包:
sudo apt-get install cuda-toolkit-11.2
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在Jupyter Notebook中使用GPU加速: python import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name() if device_name != ‘/device:GPU:0’: raise SystemError(‘GPU device not found’) print(‘Found GPU at: {}’.format(device_name))
如何在Jupyter Notebook中使用多个Python环境?
Jupyter Notebook支持使用多个Python环境,可以通过安装ipykernel来实现:
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创建一个新的Python环境:
python3 -m venv myenv
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激活新的Python环境:
source myenv/bin/activate
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安装ipykernel:
pip install ipykernel
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注册新的Python环境到Jupyter Notebook:
python -m ipykernel install –user –name=myenv
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在Jupyter Notebook中选择刚刚注册的Python环境即可使用。
如何在Jupyter Notebook中安装新的Python库?
在Jupyter Notebook中安装新的Python库很简单,只需要在当前的Python环境中使用pip进行安装即可:
pip install <library_name>
安装完成后,就可以在Jupyter Notebook中直接使用该库进行开发和研究了。
