Summary
- 전체 진행 절차: config 파일 생성 -> config 파일 수정(시작 위치 변경) -> jupyter lab 실행
- 이 글은 Windows 11 OS 에서 진행되었으며, Windows 운영체제를 이용하고 있다면 동일한 프로세스로 진행되지만 다른 OS(예: MacOS, ...)에서 진행중이라면 경로나 설정 등이 다를 수 있음을 알립니다.
- jupyter lab을 중심으로 진행하고 있으나, jupyter notebook도 과정이 같기 때문에 이 글을 참고하셔도 됩니다.
Contents
Background
기존에 학교에서 제공해주던 Google drive를 연결하여 사용하다가 학교 지침 변경으로 인해 용량 제한이 생겼다.
새로운 지침으로 인해 이제 개별 제공하는 드라이브 용량이 5기가 밖에 되지 않아 작업 공간을 로컬로 옮기게 되었고, 그 과정에서 config 파일을 수정했는데 충돌이 일어났는지 갑자기 jupyter lab 서버가 연결이 되지 않았다.
그래서 jupyterlab config 파일을 제거 후 재생성하는 작업을 수행하였다.
따라서 이 포스팅은 jupyter lab의 config 파일을 초기화하기를 원하는 사람이나 config 파일을 아직 생성한 적 없는 사람들에게 도움이 될 것으로 보인다.
Solution
1. 기존의 config 파일 제거
우선 기존에 있던 config 파일을 제거해주었다. 아직 생성한 적 없는 사람이라면 이 과정은 수행하지 않아도 된다.
이 파일은 .jupyter 폴더 내에 있는데, 별도로 폴더를 변경해준 것이 아니라면 아래 경로로 들어가면 있을 것이다.
C:/Users(사용자)/(User명)/.jupyter
이 파일을 지우고 난 후 jupyter lab 파일을 실행하면 config 파일을 변경하기 전과 동일한 환경으로 돌아가있을 것이다.
즉, 초기화는 완료되었다. 그렇다면 이제 새로 config 파일을 설치해보자.
2. 새로운 config 파일 설치
새로운 config 파일을 설치하기 위해서 Anaconda prompt에 아래 명령어를 입력해주었다.
jupyter lab --generate-config
jupyter notebook을 사용하려는 사람들은 lab 대신 notebook을 입력해주면 된다.
실행결과는 아래와 같고, .jupyter 폴더에 jupyter_lab_config 파일이 새로 생긴것을 확인할 수 있다.
Writing default config to: C:\Users\(본인 폴더명)\.jupyter\jupyter_lab_config.py
3. 시작 위치 변경
새로 생성한 config 파일을 열고 주석 처리 되어 있는 코드 중 'The directory to use for notebooks and kernels.'라고 적힌 부분을 찾는다. 단축키 Ctrl+F를 통해 검색하면 빠르게 찾을 수 있다.
해당 주석의 두 줄 아래에 있는 코드의 주석을 해제하고 원하는 주소를 입력해준다.
* 변경 전
#c.ServerApp.root_dir = ''
* 변경 후
c.ServerApp.root_dir = '"C:\\Users\\workspaces"'
4. 이후 원하는 주소에서 잘 실행되는지 jupyter lab을 실행해본다.
Caution
1. 만약 주소를 복사해서 넣는다면 역슬래시를 하나 더 넣어주는 것을 잊지 말도록 하자!파이썬의 문자열은 \을 표현할 때 \\와 같이 표현한다. 따라서 'C:\Users...'가 아니라 'C:\\Users...'가 되어야 한다.
2. 저장을 해주어야 수정된 내용으로 jupyter lab(혹은 jupyter notebook)이 실행된다.
Conclusion
- 해결 방안은 위의 Solution을 따르면 되고, Caution을 유의하여 진행하도록 한다.
- 재설치 및 수정하면서 발견한 나의 문제(서버가 열리지 않던 문제)는 경로에 슬래시를 하나만 넣어서 생긴 문제였다. 꼭... caution을 유의하여 진행하도록 하자.
그럼 끝!
'Developer > 개발 환경 구축' 카테고리의 다른 글
[환경구축][Conda] 가상환경 생성/제거/(비)활성화/리스트 보기 (0) | 2023.05.09 |
---|---|
[환경구축][TensorFlow] 모델 시각화 함수 plot_model() 작동 오류 해결 (부제: 패키지 설치를 했는데도 자꾸 설치를 하라고 한다?) (0) | 2023.04.27 |
[Package][버전확인] pip로 설치한 패키지 버전 확인 방법 2가지 (0) | 2023.04.27 |
[환경구축][PyTorch] 기존의 CUDA 환경에서 PyTorch 설치하기 (부제: GPU 환경에서 PyTorch 사용하기) (0) | 2023.04.25 |
Kotlin을 이용한 Andorid App 개발: 환경 구축하기 (1) | 2023.01.16 |