如何在阿里ECS云端运行Jupyter Notebook进行机器/深度学习？
本文主要是介绍如何在阿里云上安装jupyter notebook并实现云端访问，在jupyter上进行机器学习或者深度学习。针对没有任何Linux基础的新手所写（因为我也是新手啦！），所以比较详（luo）细（suo），大神勿喷哟！
申明：本人是小白,由于自己的机器装不了tensorflow,所以才想到用云主机。本文主要是介绍如何在阿里云上安装jupyter notebook并实现云端访问。针对没有任何Linux基础的新手所写（因为我也是新手啦！），所以比较详（luo）细（suo），大神勿喷哟！（另外，阿里云的ecs主机对学生有优惠，只需要10元/月哟，良心啊）
1.首先你得有一台云服务器，这里我选用的是阿里云ECS基础版。别的服务器都是大同小异，按步骤应该都可以。
2.下载远程连接软件putty,，输入阿里云ECS公网IP,端口填22，SSH连接，按open按钮就可以连接到远程主机了。输入账号密码就可以登陆远程主机。(linux输入密码不会有任何显示，不要怀疑自己键盘出问题了)
2.安装Anaconda.Anaconda集成了大量的第三方pyhton库，使用简单，这里我们就选它了。
mkdir anaconda
cd anaconda
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
mkdir是新建一个目录，用于放置我们的Anaconda.(这里并未分区，因为我也不会啊！)
cd是进入目录
wget 是从某个网址下载某个文件，后面是下载地址。你可以选择你需要的版本，anaconda下载地址：https://www.continuum.io/downloads#linux
bash就是安装anaconda
3.设置Jupyter登陆密码
jupyter notebook --generate-config
# 生成jupyter notebook配置文件
ipython #打开ipython
from notebook.auth import passwd
passwd() #生成密码
4.修改jupyper配置文件
$vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
把下面的文字粘贴进去（在putty中，按右键可以粘贴剪切板中的文字哟！编辑好后按esc键，输入:wq保存并退出）
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'把上面的文本粘贴到这里'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888
5.启动jupyter。在命令行输入jupyter notebook &将jupyter加入任务。
6.远程访问。最重要的一步，退出所有连接！退出所有连接！退出所有连接！重要的事情说3遍。ecs不允许多终端在线的（当初就是不知道，让我配置到怀疑人生）打开浏览器，输入访问地址http://ip:8888，输入第3步设置的Jupyter密码即可登录
7.安装深度学习框架,如tensorflow（Anacinda自带有sklearn,可以直接使用哟）
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl #cpu版本，自己择需选择。
花了几个小时，终于完成自己的第一篇文章啦，初次写文章，文字生硬，望大家见谅，我会继续努力的转载请注明来源哟！
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用云栖社区APP，舒服~
【云栖快讯】中办国办印发《推进互联网协议第六版（IPv6）规模部署行动计划》加快推进基于 IPv6 的下一代互联网规模部署，计划指出2025年末中国 IPv6 规模要达到世界第一,阿里云也第一时间宣布了将全面提供IPv6服务，那么在全面部署 IPV6 前，你需要了解都在这儿&&
你好。到第5步都是正常的，按照提示，也退出了ssh的远程连接。但远程访问jupyter notebook总是无法链接.显示dial tcp ...:8888: i/o timeout求罩
wellal、哼歌吟
你好，问题找到了。是需要在网络与安全下的安全组里添加一个允许8888端口的tcp协议的安全组规则。啊~阿里云的好多东西还需要仔细琢磨啊
请问具体怎么加呢？ 我也遇到了这个问题
ecs主机，但ssh登陆了怎样才能用他们的gpu？
感谢2楼！！！！！！！！！！！找了4个小时！！！！！终于找到问题的解决方案了！！！！
我按这个设置了，但是jupyter总是提示内核错误，不知道为什么
博主，在jupyter notebook --generate-config这一步时出现了OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address，请问应该如何解决呢？
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如何在阿里ECS云端运行Jupyter Notebook进行机器/深度学习
我有更好的答案
(linux输入密码不会有任何显示。你可以选择你需要的版本，不要怀疑自己键盘出问题了)2.安装Anaconda.(这里并未分区.启动jupyter.Anaconda集成了大量的第三方pyhton库，使用简单.设置Jupyter登陆密码4.修改jupyper配置文件5，输入访问地址，输入阿里云ECS公网IP,端口填22，SSH连接，按open按钮就可以连接到远程主机了://www！委屈)cd是进入目录wget 是从某个网址下载某个文件，后面是下载地址.continuum://www，按步骤应该都可以。2.下载远程连接软件putty,点击下载.io/downloads#linuxbash就是安装anaconda3://ip:8888" target="_blank">http。别的服务器都是大同小异。最重要的一步，退出所有连接！ecs不允许多终端在线的打开浏览器1.首先你得有一台云服务器，这里我选用的是阿里云ECS基础版。在命令行输入jupyter notebook &将jupyter加入任务。6.远程访问.continuum，因为我也不会啊。输入账号密码就可以登陆远程主机
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如何在阿里云上 练习deeplearning
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但如果你想实际使用神经网络做项目的话,建议还是使用开源的库,比如Caffe | Deep Learning Framework。
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阿里云ecs能用来做深度学习吗
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个人 使用过， 建议可以先花少点钱尝试下，毕竟每个人的看法可能 不同。 适合自己的才是最好的 。
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如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook？
本文将指导你逐步在 AWS GPU 实例上运行深度学习 Jupyter notebook，并可在你的浏览器中从任何地方对其编辑。
作者：机器之心编译| 20:31
本文将指导你逐步在 AWS GPU 实例上运行深度学习 Jupyter notebook，并可在你的浏览器中从任何地方对其编辑。如果你的本地机器上没有
GPU，这将会是一个研究深度学习的理想设置。
一、什么是 Jupyter noterbook?为什么要在 AWS GPU 上运行 Jupyter notebook?
Jupyter notebook 是一个网页应用程序，允许你以交互的方式编写并注释 Python
代码。这是一种做试验，做研究，并分享工作内容的有效方法。了解什么是 notebook 请点击这里(链接：http://suo.im/4Em4IR)。
许多深度学习应用的计算非常密集，且在笔记本的 CPU 内核上运行通常需要耗费几个小时甚至是几天。如果把一个现代的 CPU 换成
GPU，训练和推理的速度可提升 5 到 10 倍。但是，你可能无法在本地计算机上安装 GPU。在 AWS 运行 Jupyter notebook
可以给你在本地计算机上运行时的相同体验，同时允许你利用 AWS 上的一个或多个 GPU。如果你只是偶尔使用深度学习，相比投资专有的 GPU，Jupyter
notebook 更为有利，你只需支付所用的东西。
二、为什么我不想在 AWS 上使用 Jupyter 进行深度学习?
AWS GPU 实例的价格可以迅速变贵。我们建议的使用价格是每小时 0.9
美元。这个价格偶尔使用还可以接受，但是如果你每天都要进行几个小时的实验，那么你最好搭建配备 Titan X 或者 GTX 1080 Ti
的专属深度学习机。
1. 开始之前注意：
你需要一个激活的 AWS 账户
如果你对 AWS EC2 有所了解会有帮助，但并不必须
搭建需要花费 5 到 10 分钟的时间。
2. 分步指南
(1) 导航至 EC2 控制面板，并点击「启动实例」链接。
(2) 选择官方 AWS 深度学习 Ubuntu AMI
选择「AWS 市场」并在搜索框中搜索「深度学习」。
向下滚动，直到找到名为「深度学习 AMI Ubuntu 版本」的 AMI(如下图)，并选择它。
(3) 选择 p2.xlarge 实例
该实例类型提供对单个 GPU 的访问，并且每小时的使用成本为 0.9 美元(截至 2017 年 3 月)。点击「配置实例细节」：
(4) 配置实例细节
你可以为「配置实例」、「添加存储」和 「添加标签」等步骤保留默认设置。但是我们将自定义步骤「配置安全组」。
创建一个自定义 TCP 规则以允许 8888 端口。
在你当前的公共 IP(例如你的笔记本电脑的 IP)，或者在前者不可能的情况下，对于任意 IP，该规则都被允许。请注意，如果你允许任意 IP 均可接入端口
8888，则理论上任何人都可以收听你的实例上的那个端口(这是我们将运行 IPython notebook
的地方)。我们将为笔记本电脑添加密码保护，以便降低任意人员都可以对其进行修改的风险，但这也许是较弱的保护。如果可能的话，你应该考虑限制特定 IP
的访问。但是，如果你的 IP 地址不断更改，这不太实际。如果你打算对任意 IP 开放接入端，请记住不要在实例上留下任何敏感数据。
在启动过程结束时，系统将会询问你是否要创建新的连接密钥，或者是否重复使用现有的密钥。如果你之前从未使用过 EC2, 只需创建新的密钥并下载即可。
(5) 启动你的实例并连接到它
为了连接实例，在 EC2 控制面板上选择并点击「连接」按钮，遵循提供的说明，例如：
注意，实例完全启动之前可能需要几分钟。如果开始时不能连接，请等待并重试。
(6) 设置 SSL 证书
通过 ssh 登录实例后，在实例的根目录下创建一个 ssl 目录，然后对其进行 cd(并非必要，但更干净)。
mkdir&ssl&cd&ssl&
使用 OPenSSL 创建新的 SSL 证书：
sudo&openssl&req&-x509&-nodes&-days&365&-newkey&rsa:1024&-keyout&&cert.key&&-out&&cert.pem&&-batch&
完成后，你已在当前的 sll 目录中创建了两个文件：cert.key 和 cert.pem.
(7) 配置 Jupyter
在我们开始使用 Jupyte 之前，我们需要调整其默认配置。首先，我需要生成一个新的 Jupyter 配置文件(仍然在远程实例上)：
jupyter&notebook&--generate-config&
或者，你可以为自己的 notebook 生成 Jupyter 密码。由于你的实例配置可能为从任何 Ip
访问(取决于你在配置安全组时所做的选择)，最好通过密码限制对 Jupyter 的访问。要生成密码，请打开 IPython shell(ipython
命令)并运行：
from&IPython.lib&import&&passwdpasswd()&exit&
命令将要求你输入并验证密码，完成后将显示密码哈希(hash)。复制哈希，我们稍后会用到。它看起来像：「sha1:b592a9cf2ec6:b99edb2fd3da0b0eab561aa533a43」(这是「密码」哈希，并非是你应该使用的密码)。
接下来，使用 Vi(或者用你最喜欢的可用文本编辑器)编辑配置文件：
vi&~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py&
这是一个 Python 文件，其中所有的行都被注释掉。
你需要插入以下 Python 代码行(比如，在文件的开头)
c&=&get_config()&&#&get&the&config&object&c.NotebookApp.certfile&=&u'/home/ubuntu/ssl/cert.pem'&#&path&to&the&certificate&we&generated&c.NotebookApp.keyfile&=&u'/home/ubuntu/ssl/cert.key'&#&path&to&the&certificate&key&we&generated&c.IPKernelApp.pylab&=&'inline'&&#&in-line&figure&when&using&Matplotlib&c.NotebookApp.ip&=&'*'&&#&serve&the&notebooks&locally&c.NotebookApp.open_browser&=&False&&#&do&not&open&a&browser&window&by&default&when&using&notebooks&c.NotebookApp.password&=&'sha1:b592a9cf2ec6:b99edb2fd3da0b0eab561aa533a43'&&#&this&is&the&password&hash&that&we&generated&earlier.&
如果，你以前没有使用过 Vi，请记住，你需要按 i 开始插入内容;完成后，你可以点击 esc 然后是 :wq 最终 enter 退出
Vi，同时保存更改(:wq 代表写入-退出)
(8) &更新 Keras
你马上可以开始使用 Jupyte 了。但首先，通过运行(仍然在远程实例上)以确保 Keras 是最新的：
sudo&pip&install&keras&--upgrade&--no-deps&
你所使用的 AMI 由亚马逊负责日常更新，但其可能没有使用每个包的最新版本。
(9) 设置本地端口转发
在本地机器上的一个 Shell(不是远程实例中)中，开始将你的本地端口 443(HTTPS 端口)转发到远程实例的端口
8888。这是通过句法(syntax)完成的：
sudo&ssh&-i&awsKeys.pem&-L&local_port:local_machine:remote_port&remote_machine&
在我们的例子中为：
sudo&ssh&-i&awsKeys.pem&-L&443:127.0.0.1:8888&ubuntu@ec2-54-147-126-214.compute-1.amazonaws.com&
(10) 从你的本地浏览器中开始使用 Jupyter
首先，在远程实例中，创建保存你的 notebook 的文件夹：
mkdir&notebooks&cd&notebooks&
在远程实例上，通过在你创建的文件夹中运行此命令来启动 Jupyter Notebook：
ipython&notebook&
然后，在本地浏览器中，导航至我们发送到远程 notebook 进程的本地地址 https://127.0.0.1。确保你在地址中使用
HTTPS，否则你将收到 SSL 错误。
你将看到一个安全警告：
该警告只是因为我们生成的 SSL
证书没有被任何受权威机构验证(显然，我们刚刚生成了我们自己的证书)。点击「advanced」，继续浏览，这很安全。
然后系统会提示你输入 Jupyter 密码。然后，你会进入 Jupyter 控制面板。
点击「新建 - &Notebook」开始。你可以使用你选择的 Python 版本。
https://blog.keras.io/running-jupyter-notebooks-on-gpu-on-aws-a-starter-guide.html
【本文是51CTO专栏机构机器之心的原创译文，微信公众号&机器之心( id: almosthuman2014)&】
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【责任编辑： TEL：（010）】
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