[コマンド・プロンプト内で]設定ファイルの場所: nittaの部分は自分のユーザ名に読み替えること。jupyter notebook --generate-config
[例] C:\Users\nitta\.jupyter/jupyter_notebook_config.py
[例] C:/Users/nitta/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
[例] C:/home/nitta/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
token は、平文で文字を設定する。xxx の部分がtokenとなる。 他人にわかりにくく、自分では覚えやすい文字列を使うこと。
c.NotebookApp.token='xxx'
暗号化する方法は次の通り。 xxx の部分に自分で考えたpasswordを打ち込む。 他人にわかりにくく、自分では覚えやすい文字列を使うこと。 sh1: として表示されるのが暗号化された文字列である。
[Conda上で]python >>> from notebook.auth import passwd >>> print(passwd()) Enter passwd: xxx Verify passwd: xxx sh1: 123456789abcdefg...... >>> exit()暗号化された文字列を設定ファイルの c.NotebookApp.password に書く。 下の例で 123456789abcdefg......' の部分を自分で生成した文字列にする。
[注意] 安全のために 次のパラメータはコメント(行の先頭に#がついたまま)にしておいた方がよい。c.NotebookApp.password = '123456789abcdefg......'# c.NotebookApp.allow_remote_access = False
(base) C:\Users\nitta> conda activate deep (deep) C:\Users\nitta>
(deep) C:\Users\nitta> cd Documents (deep) C:\Users\nitta\Documents> cd jupyter
(deep) C:\Users\nitta\Documents\jupyter> jupyter notebook
(deep) C:\Users\nitta\Documents\jupyter> jupyter notebook --port 8800
(deep) C:\Users\nitta\Documents\jupyter> jupyter notebook list
[注意] GPU を使う python 環境上で jupyter notebook を動かすと、プログラムによっては 30 倍程度高速になる。 したがって、以前用意した gpu 環境を使った方がよい。 ただし、この場合は複数の Kernel を動作させると GPU の割り当てに失敗して、プログラムが途中で終了することがある。 そのため、GPUを使うKernelが同時に複数動作しないように気をつける必要がある。