linux服务器搭建之汇总篇（conda，新建环境，jupyter lab配置，添加新kernel）

安装配置conda

在conda官网查看对应的文件并进行下载

下载：命令行输入：wget 链接
（wget会默认下载到当前路径）
安装（bash 自己下载的文件名称）：

配置镜像源
（最近清华源很慢？用中科大源快一点）
命令行中直接使用以下命令

conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config--add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config--set show_channel_urls yes

如果之前配有清华源的，建议删掉先，这样可以保证使用的是中科大源（因为添加了中科大源还是timeout，删了就快很多了~）

输入以下命令行，可以修改配置源内容，就可以删掉以前的源

vim~/.condarc

conda: command not found

可以添加conda 路径

export PATH="/home/username/miniconda/bin:$PATH"

如果还是 conda: command not found，重启环境变量：

source~/.bashrc

新建虚拟环境

新建python虚拟环境

新建了指定python版本为3.7的r_env3虚拟环境

conda create-n r_env3 python=3.7

安装R环境

（说明：这里是python+R）
激活环境：在上述安装成功带有python3.7的r_env3虚拟环境后，激活环境

source activate r_env3

安装R环境

conda install r-base=3.6.1

在服务器上配置jupyter lab

参考链接
背景：已经安装了上述的conda，python，R
目前尝试的是在指定环境下安装jupyterlab：

pip install jupyterlab

命令行输入以下代码可生成配置文件，并记下输出的配置文件地址，一般是在~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ：

jupyter lab--generate-config

打开python解释器，输入：

from notebook.authimport passwd
passwd()

输入上面后会让你设置密码，设置完成后会得到hash好的密码，将其复制保留

'sha1:0d46e59c26c6:caab7b48941bee0095bdcf0747cd2a5a22a27581'

退出刚才的python命令解释器，回到环境下，vi刚才的配置文件，进行配置文件修改（具体相关vi编辑器操作自行百度~）：

vi~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

进入配置文件后，添加下列配置，其中的密码写入hash好的密码(hash好的就是上面的密码)，而不是你设置的密码。此外port端口号可以自行改，最好不要8888？【之前配置成功的jupyter lab的配置信息copy下来的】：

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password= u'sha1:0d46e59c26c6:caab7b48941bee0095bdcf0747cd2a5a22a27581'
c.NotebookApp.open_browser=False
c.NotebookApp.port=9000
c.NotebookApp.allow_root=True
c.NotebookApp.allow_remote_access=True

shell内执行下行命令，即可开启jupyter lab：

jupyter lab

在浏览器内输入服务器IP和端口号，输入你之前设置的密码，即可访问jupyter lab。
后台不挂断，一直执行jupyter lab

nohup jupyter lab&

外网访问服务器jupyter lab

外网访问服务器的时候，需要端口映射，可以参考这个链接：本机通过中转访问服务器jupyter lab

添加新kernel

好像每在一个新的虚拟环境中，需要安装一次jupyter lab，如果没有安装就会出现报错：

jupyter-client has to be installed but “jupyter kernelspec --version”
exited with code 127. In addition: Warning message: In
system2(“jupyter”, c(“kernelspec”, “–version”), FALSE, FALSE) :

每在一个新虚拟环境中安装jupyter lab, 通过conda或pip 来install

conda install jupyterlab
pip install jupyterlab

新的python环境添加新的kernel

激活想要添加的python环境→pip 安装配置
激活想要添加新kernel的环境

source activate pytorch

安装kernel，显示名称为pytorch

pip install ipykernel
python-m ipykernel install--user--name pytorch--display-name"pytorch"

安装kernel，显示名称为Python37
安装kernel，显示名称为xxx

#范例
python-m ipykernel install--user--name xxx--display-name"xxx"

之后就可以在jupyter lab主界面看到啦~

安装R语言新内核遇到的坑

写在最开始：先看完再复制代码命令，万一不能解决你的问题你又埋多了坑，因为我是在事无巨细记录我的曲折路程……
问题描述：之前在一个r_env的环境中配置了R内核，但是想在新的r_env2环境中也添加新内核。
按照官网的配置方法，我在进行到第二步的时候就会报错。
显示错误如下：

jupyter-client has to be installed but “jupyter kernelspec --version”
exited with code 1

找的解决方案：
在激活环境后的命令行中，安装IRkernal

conda install-c r r-irkernel

之后再R命令行中输入：IRkernel::installspec()还是上述错误
退出R命令行，回到终端，输入：jupyter kernelspec list
出现错误：
然后我参考链接的解决方案
解决了小插曲，之后再R命令行中输入：IRkernel::installspec()
没error，但是出现了下面的新问题，它是把我之前的R的内核替换了呀，我是要添加新内核啊，不是替换啊。

我一定是没有找对方法……
之后在这里找到了安装多个R 内核的方法：

即：输入命令，就不会替换了而是新建了，实现了我想要的多个R 内核的想法

IRkernel::installspec(name='ir_env2', displayname='ir_env2')