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前言

使用GPU服务器的时候往往是多人用一台服务器，而每个人的权限不一定都拥有root权限，因此防火墙的问题就不好解决。如果想要通过本地使用服务器的jupyter notebook就会有些困难，本文整理网上教程同时博主自己也实践了一下。

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一、Jupyter notebook安装

如果服务器装了Anaconda，就不需要再另外安装了。如果没有安装Anaconda，建议安装Anaconda。

二、生成Jupyter notebook配置文件

直接在服务器命令行输入，即会自动生成配置文件 jupyter_notebook_config.py：  

jupyter notebook --generate-config

三、生成密码并配置

1.生成密码

在服务器命令行输入python，之后输入以下代码：

from notebook.auth import passwd
passwd()

这时候会让你输入密码，这个就是访问服务器jupyter notebook 的密码，密码随意，别忘就行。出现下图所示的哈希密码（图中红框）即代表完成：

2.添加到配置文件

打开第一步生成的配置文件并找到下图的这一行，我这里是278行：

接着把上面的哈希密码放入，保存退出。

3.强行重置密码

这一步很关键！！很多教程里面没有说，导致最后登录一直显示密码错误，在服务器命令行中输入：

 jupyter notebook password

接着再次输入之前的密码即可。

四、建立本地SSH通道

jupyter notebook默认端口是8888，如果服务器防火墙没有开放8888端口，那么将无法访问，因此需要建立本地SSH通道来访问服务器。

在本地终端输入：

ssh -p port username@address_of_remote -L 127.0.0.1:1111:127.0.0.1:8888

这里port是你登录服务器时候用的端口，我这里是22122，那么就把port换成22122。username是登录服务器的用户名。address_of_remote是服务器的ip地址。后面1111端口是自定义的本地端口，可以换别的也行。最后8888是服务器默认的jupyter notebook端口。

最后在服务器命令行运行（命令行不能断，或者用nohup解决）：

jupyter notebook

然后在本地浏览器输入地址：localhost:1111 即可访问服务器jupyter notebook啦！

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总结

总的来说配置还是很快的。其中有两个坑，一个是需要强制重置密码，另外一个是需要建立ssh通道。

最后附上网上看到的关于ssh通道的相关知识：SSH通道

 

附：安装Jupyter NbExtensions Configurator

用conda安装：

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check