搭建 jupyter notebook 服务器

默认情况下，在命令行输入 jupyter notebook, 即可启动服务jupyter notebook，访问IP是localhost:8888,假设部署服务器的IP是

192.168.0.32，那么在另外一台电脑是否可以通过192.168.0.32:8888访问呢？答案是不行。如果实现这样的功能，需要做一定的配置才可以。

设置 jupyter notebook 可远程访问的官方指南在这里

一、单用户版教程

单用户版就是系统是配置一个用户，登录的时候只需要输入默认用户的密码。多用户版，就是像稀牛等培训机构搭建的可以多个学生登录的培训系统。
1. 生成一个 notebook 配置文件

jupyter notebook --generate-config

执行后会生成配置文件， ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

2、设置密码

$ jupyter notebook password
Enter password:  ****
Verify password: ****
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
 

3、修改jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip='192.168.0.32'
c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文'
c.NotebookApp.open_browser = False#启动服务后不打开浏览器
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口

## The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = 'f:/nlp'##将启动目录设置为f:/nlp

注意：官方教程里面c.NotebookApp.ip='*'，但是配置这样，会启动失败。

通过以上三步，重新启动 jupyter notebook，即可实现另外一台机器通过

192.168.0.32:8888 在访问。

二、多用户版教程

多用户版通过安装 jupyter Hub来实现

https://jupyterhub.readthedocs.io/en/latest/

jupyter Hub 根据终端用户数量不同，有两个发行版，比较如下

• Zero to JupyterHub on Kubernetes, for running JupyterHub on top of Kubernetes. This can scale to large number of machines & users.
• The Littlest JupyterHub, for an easy to set up & run JupyterHub supporting 1-100 users on a single machine.

三、Anaconda 环境下启动Jupyter notebook，在notebook 中无法加载tensorflow问题

现象：在python 环境下 import tensorflow没问题，但是在jupyter notebook无法加载

原因：jupyter notebook 不是安装在conda 环境tensorflow2 ，启动的是默认环境下的notebook

解决办法：

source activate tensorflow2

conda install ipython

conda install jupyter

启动的时候：

/home/quejinlong/.conda/envs/tensorflow2/bin/jupyter notebook

这样即可

四、Jupyter 后台运行

1. 后台运行
在云服务器中搭建好jupyter并运行后, 发现它会占用当前终端, 于是研究了一下怎么让它在后台运行.
1.入门级: jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &
2.进阶版: nohup jupyter notebook --allow-root > jupyter.log 2>&1 &
解释: 1.

> jupyter.log：表示将标准输出，输出到jupyter.log 文件

2>&1：表示错误输出重定向到标注输出

最后一个字符&：表示让命令后台运行

附linux定义：

• /dev/null 表示空设备文件
• 0 表示stdin标准输入
• 1 表示stdout标准输出
• 2 表示stderr标准错误

nohup表示no hang up, 就是不挂起, 于是这个命令执行后即使终端退出, 也不会停止运行.

2. 终止进程

执行上面第2条命令, 可以发现关闭终端重新打开后, 用jobs找不到jupyter这个进程了, 于是要用ps -a, 可以显示这个进程的pid.
kill -9 pid 终止进程