如何搭建一台深度学习服务器(2)

4、设置远程服务器调用
4.1 安装ssh，启动服务
4.2 设置notebook server
在ipython中如下命令设置密码：
from IPython.lib import passwd
passwd()
记下生成的字符串。
创建一个ipython配置文件，比如起名叫myserver
ipython profile create myserver
vim ~/.ipython/profile_myserver/ipython_notebook_config.py
编辑文件，加入下面几项：
c = get_config()
c.IPKernelApp.pylab = 'inline' #启动inline模式
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = u'sha1:yourhashedpassword'  #把第二步的密码考进来
c.NotebookApp.port = 6868  #自己设一个端口号
启动服务
ipython notebook --profile=myserver

4.3 远程浏览器调用
远程中浏览器登陆:6868/，输入密码，即可进入ipython notebook。
如果需要保持连接，则
nohup ipython notebook --profile=myserver
杀掉连接
lsof nohup.out
kill -9 "PID"

完工！

最后的硬件配置：
CPU: Intel X99平台 i7 5960K
内存: DDR4 2800 32G(8G*4)
主板: GIGABYTE X99-UD4
显卡: GTX Titan X
硬盘: SSD+普通硬盘

系统和软件
操作系统: Ubuntu 14.04.3 x64
CUDA: 7.5
Anaconda 2.3
Theano 7.0
Keras 2.0

参考资料：



#ubuntu-x86_64-deb
#cuda

之前网上找到另一种安装theano方式是自行安装组件。但尝试未成功，有可能是因为CPU等硬件不同，可能需要自行编译安装openblas，numpy, scipy, theano等环境，极为繁琐。最后还是直接用Anaconda方便。

Ubuntu 14.04 安装配置CUDA 

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录 

Ubuntu安装Theano+CUDA 

关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 )

在Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS