Ubuntu安装anaconda + 配置jupyter-hub服务

安装anaconda

1. 清华镜像站下载anaconda.sh文件
2. 安装anaconda

#打开终端，转到anaconda.sh所在目录下并使用如下语句安装
bash anaconda.sh

3. 配置anaconda环境

#打开终端，输入
sudo gedit ~/.bashrc
#在文档最后一行加上
export PATH="/home/xy/anaconda3/bin:$PATH" #anaconda安装文件的bin目录路径
#终端下输入
source ~/.bashrc

#注：访问服务器shell时，每次都要source ~/.bashrc的问题：

vim ~/.bash_profile

在文件中输入

if [ -f ~/.bashrc ] ; then
        source .bashrc
fi

安装配置jupyter-hub

1. 安装jupyter-hub

conda install -c conda-forge jupyterhub 

2. 设置配置文件

终端下输入如下代码生成配置文件

jupyterhub --generate-config

#生成ssl认证和密钥，配置文件要用到
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem

修改配置文件，以下是我的配置文件（默认以ubuntu用户名和密码登录）

c.PAMAuthenticator.encoding = 'utf-8'
c.LocalAuthenticator.create_system_users = True

c.JupyterHub.ip = '10.112.10.122' #你想使用的访问jupyterhub的地址
c.JupyterHub.port = 8000
c.JupyterHub.ssl_cert = '/home/wsy/software/anaconda3/jupyterhub/mycert.pem' #你的证书所在路径
c.JupyterHub.ssl_key = '/home/wsy/software/anaconda3/jupyterhub/mykey.key' #你的key所在路径

c.JupyterHub.statsd_prefix = 'jupyterhub'
c.Authenticator.allowed_users = {'wsy'}
c.Authenticator.admin_users = {'wsy'} #你的ubuntu用户名
c.Authenticator.delete_invalid_users = True

from jupyterhub.spawner import LocalProcessSpawner
class MySpawner(LocalProcessSpawner):
    def _notebook_dir_default(self):
        return '/home/' + self.user.name

c.JupyterHub.spawner_class = MySpawner

安装内核

创建python环境

conda create --name tensorflowq-gpu python=3.7 
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name tensorflowq_gpu

运行Jupyterhub

终端转到配置文件所在目录下，输入如下代码启动jupyterhub

jupyterhub

打开浏览器，输入网址https:\10.112.10.122:8080（你的配置文件中的ip和端口），输入ubuntu用户名和密码即可登录使用

注：jupyterhub中添加新的kernel与jupyter notebook中的操作步骤相同

#base环境下
conda install nb_conda_kernels #切换kernel #后面用过，感觉不好用，建议不安装
#进入要添加到kernel的环境
conda activate tensorflowq #例如环境为tensorflowq
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name tensorflowq

#jupyter kernelspec remove kernelname #如不使用了，可使用该语句删除kernel

jupyterhub不能识别cudnn

切换到命令行(终端).如果有，请切换到虚拟环境.

键入:jupyter notebook --generate-config

jupyter配置文件的存储目录，请输入:

jupyter --config-dir 

jupyter_notebook_config.py文件位于此处:
/home/me/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

在该文件的最顶部，jupyter_notebook_config.py，添加以下代码

import os
c = get_config()
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/cuda-8.0/lib64:usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudart.so.8.0'
c.Spawner.env.update('LD_LIBRARY_PATH')

然后重新启动jupyterhub或jupyter笔记本(在命令行中输入:jupyter notebook
Tensorflow GPU应该可以工作

[1]深度学习服务器GPU & Jupyterhub环境配置
[2]Jupyterhub安装配置及心得
[3]jupyterhub官方手册
[4]从jupyterhub/jupyter笔记本无法调用tensorflow gpu，为什么?