Windows10に公開鍵認証でssh接続，Tensorboard表示の備忘録

コロナ禍のため，中々研究室にも行きづらくなった昨今，自宅のMacからリモートデスクトップで研究室のPC（Windows）を動かしていた．しかし，キーボードマッピングの問題や，解像度を考え，ssh接続でモデルの学習やTensorboardの表示ができないかを検討した．そのときに躓いたことや，自分なりに工夫したことを備忘録として残しておく．

表記について

コマンドの実行が，クライアント（macOS）とサーバ（Windows）とで行き来するため，以下のような書き分けを行う．

mac

# クライアント側で実行するコマンド

windows

# windowsマシンまたはssh接続した状態で実行するコマンド．場合によっては，PowerShell等細かく注釈をつける

やったこと

• Windows10にsshサーバを立てて，macOSから接続
• ポートフォワーディングを利用して，macのブラウザでTensorboardの表示
• 公開鍵認証で接続できるよう修正
• .ssh/configの作成
• ログインシェルをgit bashに変更，起動時に深層学習用の仮想環境のactivateと実行フォルダへの移動

注意

WindowsのOpenSSHをインストールするところから始める方は，公開鍵認証での接続のコメントアウトの箇所から始めると，後々の作業が非常にスムーズになるので強くオススメする．

Windows10へのssh接続

Windows 10 に OpenSSH サーバをインストールする，を参考に，まずOpenSSHサーバのインストールを行った．
windows側の設定を終えたら，macのターミナルで以下のコマンドを実行する．

mac

ssh <サーバのUsername>@<サーバのホスト名（グローバルIP）>

Usernameは，エクスプローラーを開いて，C:¥Users¥????の????を，グローバルIPはcman.jpというサイトを利用してサーバのIPアドレスを確認した．
まず，これでmacOSから接続を確認，パスワードを聞かれるので，Windowsのログイン時のパスワードを入力すればおｋ．

Tensorboardの表示

そもそも出来るのか，と思ったらやってる人がいた．
しかし，こちらのサイトのように

mac

ssh -L 8888:localhost:9999 [e-mail]

では，なぜかポートフォワーディングが上手く行かなかった．なので，localhostの箇所を127.0.0.1に変更して実行したところ，成功した．もし上手く行かなかった方は書き換えてみると良いかも．
そして，以下のような形でポートフォワーディングを行う．

• ssh接続時，6006:127.0.0.1:6006にポートフォワーディングをしておく（tensorboardのポートのデフォルトが6006なので）
• ssh接続したクライアント側で，Tensorboardの実行を行う

といった形で実現した．コードは以下のようになる．

mac

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 <サーバのUsername>@<サーバのホスト名（グローバルIP）> 
# ssh接続後
tensorboard --logdir=<logのディレクトリ>

ただし，この方法の場合，ターミナルを強制終了したとき等に，サーバ側でtensorboardが実行されたままになることがあるので，その場合はサーバ側でtensorboardのプロセスを直接終了させる必要がある．

windows

netstat -nao
# ローカルアドレスが127.0.0.1:6006のPIDを確認
taskkill /pid <tensorboardのPID>

以下の２つを参考にした．

• あるポート番号が何のアプリケーションで使用されているか調べる方法
• Windowsでプロセスを強制終了するコマンド

公開鍵認証での接続

ここまで行い，いちいちパスワードを入れるのが面倒になったのと，セキュリティの観点から公開鍵認証でssh接続出来るように変更．これが非常に手間取った．
まず，SSH公開鍵認証で接続するまで，を参考にKeyの作成や転送等を行ったが，なぜか公開鍵認証でログインできない．
色々調べ，以下２つのサイトの情報を参考にしたところ解決した．

• Windows10+SSHサーバーにWindows10のSSHクライアントにて公開鍵認証でパスワード入力なしで接続できるようにしたときの覚え書き
• Windows の OpenSSH

まず，C:\ProgramData\ssh\sshd_configの最後２行をコメントアウトする．

sshd_config

Match Group administrators

       AuthorizedKeysFile __PROGRAMDATA__/ssh/administrators_authorized_keys

しかし，これだけでは出来るようにならなかったので，

• sshdを終了
• C:\ProgramData\ssh\配下にあるssh_host_***_keyと，ssh_host_***_key.pubを全て消す
• sshdを開始

こうすると，再びホストキーが自動生成される．その後，同じ手順で鍵の登録を行ったところ，鍵認証での接続に成功した．もし，windowsのOpenSSHで，公開鍵認証ができない人は，この手順を行うと出来るようになるかもしれないので，参考までにどうぞ

.ssh/configの作成

ここまで来ると，sshコマンドが長くなってきたので，.ssh/configを作成して，サクッと接続出来るようにした．
.ssh/configファイルでSSH接続を管理する，を参考にして，以下のようにした．

Host lab
    HostName <サーバのIPアドレス>
    User <サーバのUsername>
    IdentityFile ~/.ssh/id_rsa
    TCPKeepAlive yes
    IdentitiesOnly yes
    LocalForward 6006 127.0.0.1:6006
    ServerAliveInterval 15
    ServerAliveCountMax 10

こうすれば，以下のコマンドでssh接続が出来る．

mac

ssh lab

ログインシェルをgit bashに変更

macのターミナルと，windowsでコマンドがけっこう異なること，実行ファイルをgitでも管理しやすいように，ログインシェルをgit bashに変更した．
Windows10でSSHサーバーを立ててデフォルトシェルをBashにするを参考にして，

windows,PowerShell

New-ItemProperty -Path "HKLM:\SOFTWARE\OpenSSH" -Name DefaultShell -Value "C:\Program Files\Git\bin\bash.exe"
 -PropertyType String -Force 

を実行したら変更できた．
しかし，git bashにAnacondaのpathが通っていなかったので，PIFuHDをWindows + Anaconda + Git Bash環境で実行する，を参考にして，pathを通した．自分の環境の場合，C:\Program Files\Git\etc\bash.bashrcに以下のコードを追加した．

bash.bashrc

export PATH=$PATH:/c/Users/<サーバのUsername>/anaconda3
export PATH=$PATH:/c/Users/<サーバのUsername>/anaconda3/Scripts

# >>> conda init >>>
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '$HOME/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    \eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "$HOME/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "$HOME/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
        CONDA_CHANGEPS1=false conda activate base
    else
        \export PATH="$PATH:$HOME/anaconda3/bin"
    fi
fi

unset __conda_setup
# <<< conda init <<<

更に，いちいち実行ファイルのディレクトリに移動して，conda activateするのも面倒だったので，上のコードの下に，以下の２行を追加した．

bash.bashrc

conda activate <仮想環境名>
cd <実行ファイルのディレクトリ>

これで，git bashが立ち上がると，仮想環境のactivateとディレクトリ移動をセットでやってくれるので，非常に便利になった．

まとめ

自宅からwindowsへのssh接続とその他諸々のセットアップについてまとめた．正直リモートデスクトップでも問題はないが，やはりmac側のブラウザでTensorboardが見られるのはかなり良いし，今後AWSやGCPで深層学習を行う際にも活かせることが多いと思うので，その時にも色々工夫をして行きたい．