2018/10//30 Updated by

Jupyter

Jupyter Notebookサーバを起動する


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[前提条件]

Jupyter Notebook サーバにアクセスするtokenかパスワードを設定する

  1. 設定ファイルを作成する。
  2.   [コマンド・プロンプト内で]
      
    jupyter notebook --generate-config
    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。
  3. [Option] 設定ファイルを編集し、tokenを設定する。
  4. 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'
  5. [Option] 設定ファイルを編集し、passwordを設定する。 password は、暗号化してから設定する。
  6. 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。

    c.NotebookApp.password = '123456789abcdefg......'
    [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.allow_remote_access = False

Jupyter Notebookサーバを起動する

  1. Condaを用いて python 環境をactivateする。ここでは、 以前用意した deep 環境を使うことを想定している。
    (base) C:\Users\nitta> conda activate deep (deep) C:\Users\nitta>
  2. jupyter notebook のデータを保存するフォルダに移動する。
  3. (deep) C:\Users\nitta> cd Documents (deep) C:\Users\nitta\Documents> cd jupyter
  4. jupyter notebook を起動する。
  5. (deep) C:\Users\nitta\Documents\jupyter> jupyter notebook
  6. ポート番号(下の例では 8800)を指定して jupyter notebook を起動する。
  7. (deep) C:\Users\nitta\Documents\jupyter> jupyter notebook --port 8800
  8. jupyterを起動後に、tokenを確認する。
  9. (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。