jupyter安装自动补全插件:

pip install jupyter_contrib_nbextensions

jupyter contrib nbextension install --user

pip install --user jupyter_nbextensions_configurator

jupyter nbextensions_configurator enable --user

在浏览器中进入打开的jupyter，选择Files  running clusters nbextensions中的nbextensions。选择Hinterland，打开即可。

jupyter修改登录密码：

输入jupyter notebook --generate-config生成配置文件，位置为"/当前用户名/.jupyter/jupyter_notebook_config.py"。如root用户为："/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py"

产生密码：

命令行输入：

python，进入python的编辑状态；接下来输入：

from notebook.auth import passwd

passwd()

输入密码，记录下生成的哈希密码sha1

打开配置文件，即上面产生的.py文件，设置c.NotebookApp.password=哈希值(注意要加sha1:)；

设置默认打开的端口：c.NotebookApp.port = 8888

docker安装ssh:

首先更新apt-get update

输入命令apt-get install openssh-server

修改设置：vim /etc/ssh/sshd_config

PermitRootLogin改为yes

端口改为需要的端口

ssh打开或关闭的命令为：/etc/init.d/ssh start (or stop)

连接时输入的密码为用户的密码；例如用户为root，则输入root的密码(修改用户密码 passwd)

可以创建一个sh文件直接打开jupyter和ssh：

创建名为run.sh的文件，使用chmod命令加入可执行权限。

一些docker容器已经有了run_jupyter.sh文件，可以修改后运行，也可以直接将其替换为对应的命令。

输入vi run.sh，进行编辑；

输入以下内容：

#!/usr/bin/env bash

echo 'Begining to run run_jupyter.sh'

sh /run_jupyter.sh # 或者替换为nohup jupyter notebook "$@" --allow-root --ip=0.0.0.0 --port=8000 > jupyter.out 2>&1 &等等

echo 'Running run_jupyter finished'

nohup /etc/init.d/ssh start > ssh.out 2>&1 &

echo 'Running run.sh finished'

运行run.sh文件，即可打开ssh和jupyter。

上述命令使用的是后台运行，需要关闭jupyter时，可以查找进程id，然后杀掉。

输入ps -aux | grep jupyter

输入kill -9 5265杀掉jupyter进行。

ssh可使用ssh的打开和关闭命令。

# 参考了一些文章，但具体那些已经忘记了

Sillelien 配置 器 通过单个GUI在多台机器上 配置 Docker 映像。 如果您使用此项目，请考虑在给我们加星号。 另外，如果您可以抽出30秒的时间，请在这里让我们知道您的优先事项谢谢，这真的很有帮助！ 请通过聊天或GitHub Issues与我们联系。 Sillelien Configurator是一个允许编辑 Docker 运行时 配置 文件的工具。 可以将它视为遵循unix原理“一切都是文件”的的易于使用的简化版本。 因此，您可以在git存储库 中 编辑文件，而不是自定义REST接口。 使用Configurator，您可以快速添加高质量机制来更改映像的运行时 配置 。 例如， 使用了以允许编辑时间表。 Sillelien Configurator分为三个部分，一个git服务器，一个编辑器和您的客户端。 服务器必须位于固定位置并具有到主机的映射卷，它必须管理包含您的 配置 的非常简单的 jupyter notebook不能 自动补全 一、查看ipython是否能 自动补全 1.import一个存在的库，看是否能 自动补全 2.写一个文件路径，看是否能 自动补全 二、解决办法1.卸载现有的ipython、jedi、parso2.重新安装指定版本的库3.打开ipython再次尝试 自动补全 （1）import 库的 自动补全 （2）文件路径的 自动补全 4.重新启动 jupyter （1）尝试import一个库看是否会报错（2）尝试方法的 自动补全 和路径的 自动补全 找了很多方法，下载一些 jupyter 自动补全 工具包都没用，最后 LIMIT_ JUPYTER = 1 if [ "$(ps -U xxxx| grep jupyter | wc -l)" -lt "$LIMIT_ JUPYTER " ]; then jupyter notebook --ip=* --no-browser docker pull tensorflow/tensorflow:latest 使用daocloud 的镜像，在国内用速度还是挺快的，如果 docker .io的镜像慢，可以用daocloud的。 docker pull daocloud.io/daocloud/tensorflow:latest 启动... 遇到的问题: 写完之后一直提示启动失败,经过搜索找到原因:*.sh文件头是#!/bin/sh,这里默认是用/bin/dash解释的,结果默认用户是用bash解释的,造成无法解析,无法运行,将文件头改为#!/bin/bash可以解析 将 jupyter .sh放到/etc/init.d/文件夹下之后,用update-rc.d注册service.这里默认使用的是root用户,结果造成了很大的问题, jupyter 的 配置 文件是在/home/xxx/. jupyter /下,用root用户,无 使用 Docker 容器 来开发机器学习模型的好处有很多。近日，GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器 教程，文章从基本的概念谈起，清楚明白地介绍了 Docker 容器 的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问：https://github.c 官方 docker 镜像地址：https://hub. docker .com/r/tensorflow/tensorflow/ 直接跑 docker 镜像，第一次进入 容器 后有token显示可以用来登录，退出 容器 第二次进入后找不到token，然后就有了以下曲线救国的方式 注：tensorflow镜像 是跑在 vm虚拟机 的 ubuntu16.04 系统里，ip为 192.168.23.128 1. docker ps : 显示目前的 容器 信息 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES c0d9faf72e77 tensorflow/ten