远程服务器的jupyter不好操作,且想借助服务器的GPU来跑模型,故想用本地jupyter映射到服务器端进行调试等操作。 操作系统情况:本地win10,服务器linux。 配置步骤 服务器端: 1.安装jupyter notebook pip install pyzmq pip install tornado pip install jinja2 pip install jsonschema pip install jupyter 2.生成配置...
创建d:\nemo-llama目录,将 讲座的notebook文件和讲义存到该目录: 参考 安装下jupyterLab pip install jupyter pip install jupyterlab 好像这步没装啥。。。 切换到nemo-llama目录,运行: jupyter lab --no-browser 浏览器打开终端显示的地址:http://127.0.0.1:8888/lab?token=7282f7740cf30656f7aa42e638ec1960...
这是由于环境变量未修改引起的。 修改环境变量PATH后添加anaconda/scripts文件夹的路径。 4.conda 安装tensorflow-gpu. *由于tensorflow是通过conda虚拟环境安装的,所以启动notebook后没有tensorflow的kernel. 解决方法 http://www.cnblogs.com/yinzm/p/7881328.html。
安装完成 添加新环境到 Jupyter Notebook，使用 ipykernel 将新环境添加到 Jupyter Notebook 的内核列表中。你可以为这个内核指定一个名称，例如：Python 3 (pytorch_gpu)python -m ipykernel install --user --name pytorch_gpu --display-name "Python 3 (pytorch_gpu)"启动 jupyter notebook，在 jupyter no...
按顺序安装好了GPU驱动、工具包、cuDNN,nvidia-msi、nvcc都能正常识别显卡。 也正常安装了tensorflow-gpu。 但是到了Jupyter notebook里就不行了。 根据网上的攻略搞了好久,最后才发现,原来是我安装某个软件,…
下一步是安装 jupyter-notebook,请在命令行界面使用以下命令: >conda install -y jupyter 你可以通过运行 jupyter notebook 来验证安装,这会帮你在浏览器上打开 Jupyter Notebook。 设置开发环境 这一步很重要,但很多人会忽视它。使用 Anaconda 这种包含所有已知...
下一步是安装 jupyter-notebook,请在命令行界面使用以下命令: 代码语言:javascript 复制 >conda install-y jupyter 你可以通过运行 jupyter notebook 来验证安装,这会帮你在浏览器上打开 Jupyter Notebook。 设置开发环境 这一步很重要,但很多人会忽视它。使用 Anaconda 这种包含所有已知软件包的工具是可以理解的,但...
一、自己的环境 操作系统:win10 GPU:GTX1050+CUDA9.0+cuDNN IDE:Pycharm 框架:tensorflow-gpu 解释器:Python3.6(强烈建议anaconda3,又方便又强大,下载太慢可以找镜像) 二、安装顺序 1、首先安装CUDA9.0。下载地址:htt
打开Jupyter Notebook:在Anaconda Navigator或终端中输入“jupyter notebook”,然后按Enter键打开Jupyter Notebook。 创建新的Notebook:在Jupyter Notebook界面中,单击“New”按钮并选择所需的Notebook类型(例如Python 3)。这将创建一个新的Notebook文件。 激活conda虚拟环境:在新的Notebook单元格中,运行以下代码相关...