Jupyter Notebookの利用（その２）

Jupyter Notebookの利用(2019/12/11更新)

(1) 計算ノードを一台占有し、Python仮想環境を作成し、pipでtensorflow-gpuとjupyterをインストール（一度、実施すればいい）。

[username@es3 ~]$ qrsh -g gaa12345 -l rt_F=1

[username@g0001 ~]$ module load python/3.6/3.6.5 cuda/10.0/10.0.130.1 cudnn/7.4/7.4.2

[username@g0001 ~]$ python3 -m venv ~/jupyter_env

[username@g0001 ~]$ source ~/jupyter_env/bin/activate

(jupyter_env)[username@g0001 ~]$ pip3 install tensorflow-gpu jupyter numpy==1.16.4

## 次回以降は、以下のようにモジュールの読み込みと~/jupyter_envのアクティベートだけでいい。

[username@es3 ~]$ qrsh -g gaa12345 -l rt_F=1

[username@g0001 ~]$ module load python/3.6/3.6.5 cuda/10.0/10.0.130.1 cudnn/7.4/7.4.2

[username@g0001 ~]$ source ~/jupyter_env/bin/activate

(jupyter_env)[username@g0001 ~]

(2) Jupyter Notebookを起動。

(jupyter_env)[username@g0001 ~]$ jupyter notebook --ip=`hostname` --port=8888 --no-browser

..

[I 20:41:12.082 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

[C 20:41:12.090 NotebookApp]

To access the notebook, open this file in a browser:

file:///home/username/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-xxxxxx-open.html

Or copy and paste one of these URLs:

http://g0001.abci.local:8888/?token=token_string

or http://127.0.0.1:8888/?token=token_string

(3) 別ターミナルで。ローカルPCの8888番ポートを計算ノードの8888番ポートに転送するSSHトンネルを作成

yourpc$ ssh -L 8888:g0001:8888 -l username -p 10022 localhost

(4) ブラウザで下記のURLを開く（トークンは、(2)をコピペ）。

http://127.0.0.1:8888/?token=token_string

# Jupyter Notebook利用上の注意点(2019/12/11更新)

## notebookコンフィグファイル

Jupyter Notebookの利用には、notebookコンフィグファイルが必要です。

「jupyter_notebook_config.py」が下記のフォルダにない場合は、次のコマンドでnotebookコンフィグファイルを作成してください。

・　Windows: C:\Users\USERNAME\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

・　OS X: /Users/USERNAME/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

・　Linux: /home/USERNAME/.jupyter/jupyter_notebook_config.py