Jetson Nano 安装 Jupyter Lab

最近发布了Jetpack 4.3 ，添加了不少新功能和优化了系统。创客出手小编，迫不及待地刷了SD卡，进入系统后发现没有像Jetbot的image那样预安装jupyter lab，这么好用的Python网页编辑器怎么能没有呢？于是，就开启了折腾的一天。

本文经过资料搜集，翻译等再加上自己踩坑填坑，实践的理解， 如果有遗漏错误的地方请指正。

创客出手，现在就分享安装Jupyter lab的过程。

1，先安装一些依赖

sudo apt install nodejs npm

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2，安装pip3包管理器

sudo apt install python3-pip

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3，安装jupter lab

pip3 install jupyter jupyterlab

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4，重启

sudo reboot

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5，启动jupyter lab

现在，已经安装好。 在命令行输入jupyter lab命令， 即可启动jupyter lab。

但是会出现两个问题：

• 1，浏览器输入 localhost:8888 可以访问Jupyter lab，但仅仅本机能访问，局域网其他主机（终端）均无法访问；

• 2，会提示你输入密码或者token，token这么长哪里记得住，所有我们还是需要设置一下密码。

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先关闭已经启动的Jupyter lab进程，操作方法是，在当前终端窗口中按 ctrl+c 现在开始解决以上问题：

6，生成jupyter lab 配置文件

jupyter lab --generate-config

输入命令后，会看到类似的输出信息：

会提示配置文件保存在以下路径： Writing default config to: /home/bbot/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 其中，路径上的“bbot”是我们的用户名，这个位置的信息会根据你设置的用户名有所不同。

7，使用编辑器，编辑jupyter lab配置文件

我比较喜欢用nano，有大神用vi&vim的，只要能编辑就好，创客出手输入以下命令：

nano /home/bbot/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

找到以下两项参数，去掉前面的#，并修改成如下参数即可

...
c.NotebookApp.allow_origin = '*' # allow all origins
#或者
c.ServerApp.allow_origin = '*' # allow all origins
...
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' # listen on all IPs
#或者
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'

按 ctrl +o 保存，按ctrl+x退出。

设置密码

jupyter-lab password

这时，会见到 Enter password: ，这时输入你的密码按回车（此时命令行上不会出现任何东西，这是正常现象） 之后，会见到 Verify password: ，再次输入你的密码按回车，验证两次输入是否一致（此时命令行上不会出现任何东西，这是正常现象） 再之后，会提示密码已经保存到配置文件中 Wrote hashed password to /home/bbot/.jupyter/jupyter_notebook_config.json

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最后，再次使用jupyter lab 命令。 现在，局域网的主机也可以访问，输入Jetson nano 的ip地址加端口8888，例如：http://ipaddress:8888 ，提示输入密码，输入你设置的密码即可。

本文参考资料： Jupyuter lab文档：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html Nvidia Developer Forums：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049646/jetson-nano/jupyter-notebook-in-jetson-nano/

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为什么选择Jupyter Lab而不是Jupyter Notebook？

在上面的教程中我们安装的是Jupyter Lab，而不是传统的Jupyter Notebook，这是有原因的：

• 界面更现代：Jupyter Lab提供了类似IDE的多标签页界面，可以同时打开代码文件、终端、Markdown文件等
• 更好的扩展性：支持更丰富的插件生态系统，可以通过插件管理器安装各种扩展
• 支持更多文件类型：除了.ipynb笔记本，还支持CSV查看器、JSON编辑器、图片预览等
• 未来方向：Jupyter Lab是Jupyter项目的重点发展方向，传统的Notebook界面将逐步被取代

设置开机自动启动Jupyter Lab

每次都要手动输入jupyter lab命令来启动很麻烦，我们可以创建一个systemd服务让它开机自动运行。

首先，创建服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/jupyter.service

写入以下内容（注意将bbot替换为你的用户名）：

[Unit]
Description=Jupyter Lab Server
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=bbot
ExecStart=/home/bbot/.local/bin/jupyter lab --config=/home/bbot/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
Restart=on-failure
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

保存后，启用并启动服务：

# 重新加载systemd配置
sudo systemctl daemon-reload

# 设置开机自启
sudo systemctl enable jupyter

# 立即启动服务
sudo systemctl start jupyter

# 查看服务状态
sudo systemctl status jupyter

现在重启Jetson Nano后，Jupyter Lab会自动在后台运行，你可以直接通过浏览器访问。

远程访问方案

如果你在外出时需要远程访问Jetson Nano上的Jupyter Lab，有以下几种方案：

方案一：SSH隧道（推荐，安全）

在你的本地电脑上执行：

ssh -L 8888:localhost:8888 bbot@你的Jetson_IP地址

然后在本地浏览器打开http://localhost:8888即可访问。这种方式所有流量都通过SSH加密，非常安全。

方案二：使用ngrok（无需公网IP）

ngrok可以将本地端口暴露到公网：

# 安装ngrok
sudo snap install ngrok

# 启动隧道，映射8888端口
ngrok http 8888

ngrok会给你一个公网地址（类似https://xxxx.ngrok.io），在任何设备上访问这个地址就能连接你的Jupyter Lab。

方案三：使用frp内网穿透

如果你有自己的云服务器，可以使用frp实现内网穿透，这种方式更稳定，适合长期使用。

有用的Jupyter扩展推荐

Jupyter Lab支持丰富的扩展，以下是一些实用的推荐：

# 安装扩展管理器（Jupyter Lab 3.x+已内置）
# 安装代码格式化扩展
pip install jupyterlab_code_formatter black isort

# 安装主题扩展
pip install jupyterlab-materialdarker

# 安装git扩展，方便在Jupyter中管理代码版本
pip install jupyterlab-git

# 安装drawio绘图扩展
pip install jupyterlab-drawio

安装完成后重启Jupyter Lab，可以在左侧边栏看到新增加的Git面板、Drawio绘图工具等。

常见问题排查

问题1：端口冲突（Address already in use）

如果启动时提示Port 8888 is already in use，可能是之前的Jupyter进程没有正常关闭：

# 查找占用8888端口的进程
lsof -i :8888

# 或者用netstat查看
sudo netstat -tlnp | grep 8888

# 杀掉对应进程
kill -9 进程PID

也可以在配置文件中修改端口号：

c.ServerApp.port = 8889  # 改为其他端口

问题2：内存不足导致内核崩溃

Jetson Nano只有4GB内存，运行大型深度学习模型时可能导致Jupyter内核崩溃。解决方法：

# 增加swap空间（需要至少8GB的SD卡/硬盘空间）
sudo fallocate -l 8G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 将swap写入fstab使其永久生效
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

问题3：安装dlib等包时编译失败

Jetson Nano上安装一些需要编译的Python包时可能报错，确保安装了必要的编译工具：

sudo apt install build-essential cmake
sudo apt install libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev

希望这些补充内容能帮助你更好地使用Jupyter Lab进行开发！