ubuntu jupyter 换核

回答: 要在Ubuntu上更改Jupyter的内核，你可以按照以下步骤进行操作。首先，使用命令sudo systemctl stop jupyter停止Jupyter服务。然后，编辑Jupyter的启动脚本，可以使用sudo vi /etc/systemd/system/jupyter.service命令打开该文件。在该文件中，你可以添加以下内容（以你的配置为准）：

[Unit]
Description=Jupyterlab
After=network.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/home/ubuntu/miniconda3/bin/jupyter-lab --config=/home/ubuntu/.jupyter/jupyter_lab_config.py --no-browser
User=ubuntu
Group=ubuntu
WorkingDirectory=/home/ubuntu/workspace
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

保存并关闭文件。然后，使用命令sudo systemctl daemon-reload重新加载systemd配置。最后，使用sudo systemctl start jupyter命令启动Jupyter服务。现在你应该能够在Jupyter中更改内核了。

相关问题

虚拟机Ubuntu跑深度学习

在Ubuntu虚拟机上运行深度学习，首先需要确保你有以下几步的准备：

1. **选择合适的Ubuntu版本**：推荐使用长期支持版(LTS)，如Ubuntu 20.04或更新的版本，因为它们有更好的稳定性和社区支持。

2. **安装必要的软件包**：
- 更新系统：`sudo apt update && sudo apt upgrade`
- 安装桌面环境（如Unity或GNOME）和图形驱动，以便于可视化界面：`sudo apt install ubuntu- 配置Python和科学计算库：安装Anaconda或Miniconda，用于管理Python依赖和深度学习框架，如`conda create -n myenv tensorflow python=3`

3. **配置GPU支持**：如果虚拟机内核支持硬件加速，可以安装CUDA和cuDNN，如`sudo apt install nvidia-driver nvidia-cuda-toolkit nvidia-cudnn`

4. **设置TensorFlow或其他框架**：
- 切换到刚才创建的conda环境：`source activate myenv`
- 使用pip安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架

5. **数据和模型管理**：使用Git或云存储同步项目文件，以及下载预训练模型或数据集。

6. **性能优化**：考虑调整虚拟机资源分配（内存、CPU核心），以及使用NVIDIA的NVMe容器工具(如NVIDIA Container Toolkit)提高GPU性能。

7. **监控和调试**：使用Jupyter Notebook或TensorBoard等工具进行交互式数据分析和模型调试。