【一篇搞定配置】Jupyter连接远程服务器+如何切换Jupyter notebook的内核环境（注册/删除ipykernel）

于是你想啊想，直到你看到下面这个东西，你才明白原来jupyter虽然在某一个conda环境中被安装，但是不一定使用的就是这个环境中的python版本作为其内核，甚至整个运行环境就不一定是安装jupyter的虚拟环境。然后，我们就搜索到了这篇文章，这就是命运呢💘💘。废话少说，下面就跟着猫猫将你的jupyter切换到你所需要的虚拟环境中运行。

2. 注册Jupyter的运行环境

2.1 进入终端

打开jupyter ，点击new，点击terminal进入终端

在这一步实际上我们可以看到，此时我的整个jupyter的运行环境只有一个“Python3(ipykernel)”。这是由于我并没有将其他虚拟环境注册到jupyter的ipykernel中。

2.2 激活要加入jupyter的虚拟环境

本文示例加入的虚拟环境为 VTML：

conda activate VTML

2.3 在虚拟环境中安装ipykernel

运行下面指令：

conda install ipykernel

然后可能出现下面的情况：

（如果你等待了很久很久还是不行，可能是你的conda因为网络连接问题，安装不了这个库）
（也有可能你等了很久，然后终于下载好了）

猫猫感觉直接用下面这个指令安装就好~~

pip install --user ipykernel

pip安装就是比conda要快，一般也不会出现包冲突的问题，真出现了再安装错误信息去重新安装包吧，问题不大（主要是conda安装即使换了国内源也不快，因为要保证不出现包冲突😵‍💫😵‍💫）

（猫猫这里是已经安装过了）

2.4 将虚拟环境作为ipykernel注入jupyter

运行指令：

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "在jupyter上显示的环境名称"

注意：上面的虚拟环境名称和在jupyter上显示的环境名称都需要被替换为你自己的环境。

如果您正确完成所有操作，您将在此文件夹中找到一个kernel.json文件，其外观应如下所示：

{
 "argv": [
  "/home/user/anaconda3/envs/myenv/bin/python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "myenv",
 "language": "python"
}

2.5 重启jupyter notebook

3. 删除Jupyter的运行环境

假如你现在不想让虚拟环境VTML在jupyter中被使用，或者虚拟环境VTML已经被你删除不能再使用了。你就需要将其从 Jupyter 中删除🤠~~

3.1 观察jupyter中有几个内核环境

jupyter kernelspec list

这应该返回类似这样的内容：

Available kernels:
  VTML      /home/user/.local/share/jupyter/kernels/VTML
  python3    /usr/local/share/jupyter/kernels/python3

3.2 卸载jupyter中指定的内核环境

现在，要卸载内核，您可以输入：

jupyter kernelspec uninstall VTML

至此，在jupyter中卸载VTML虚拟环境也成功完成啦🥳🥳

4. 连接远程服务器

4.1 安装notebook

在服务器端安装notebook

pip install jupyter notebook  # 安装jupyter notebook

4.2 服务器上运行jupyter notebook

在服务器端开启 jupyter notebook，–no-browser 是不自动打开浏览器：

jupyter notebook --no-browser

注：复制倒数第二行的 token，这个 token 就是远程访问的密码，同时记下端口号8888。

4.3 本地电脑投影服务器的notebook

本地电脑投影服务器的notebook，即通过 ssh 连接服务来将服务器端的8888端口号连接到本地（PC端）的某个端口（如1234）：

ssh -L 1234:localhost:8888 username@xxx.xxx.xxx.xxx
# username@xxx.xxx.xxx.xxx 为服务器的登录名和IP地址

接着输入服务器的访问密码，这时就可以在PC端的浏览器通过

http://localhost:1234

直接访问服务器上的 jupyter notebook 了，如下：

输入密码就可以连接上了。

5. 总结

本文到这里就结束啦~~
如果觉得对你有帮助，辛苦友友点个赞哦~

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