Tag: jupyter笔记本

从jupyter笔记本导入模块到另一个jupyter笔记本共享的要点: 我正在使用docker堆栈来运行jupyter笔记本。我的笔记本共享的要点我想要从其他笔记本共享的要点导入模块。最好的办法是什么？

如何从服务器上的docker访问jupyter笔记本电脑？: 我正在使用名为NC6的天青实例，它上面有一个GPU。我想使用可以使用这个GPU的张量docker图像，也可以旋转jupyter笔记本。我使用这个命令 nvidia-docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu 当我从我得到的实例中运行此命令 Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=4c495089418941ad470cfe33b002bd6fad67970f84354e29 但是当我访问：8888时什么也没有。我怎样才能公开这个端口能够从实例外部访问笔记本？

如何使用docker与jupyter笔记本连接: 我试图从马科斯terminal连接到jupyter笔记本电脑，但是当我使用 python run_docker_jupyter.py 它返回我 Projects/data_science_course/mlcourse_open:/notebooks -w /notebooks festline/mlcourse_open jupyter Command: jupyter [I 14:12:55.078 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret [W 14:12:55.101 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended. [W 14:12:55.101 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses […]

在pyspark-notebook docker容器上运行magellan: 我正在通过jupyter/pyspark-notebook工具箱在我的Windows 7机器上运行jupyter/pyspark-notebook 。我的开始命令是： docker run -it –rm –name ds -v /c/Users/<some-folder>:/home/jovyan/work/share -p 8888:8888 jupyter/pyspark-notebook start-notebook.sh 我正在试图运行火花包magellan。在我正在运行的笔记本中： import os os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '–packages harsha2010:magellan:1.0.4-s_2.11 pyspark-shell' import pyspark sc = pyspark.SparkContext('local[*]') from magellan.types import Point, Polygon 但无法find模块magellan 。我错过了什么？

如何通过Jupyter控制台连接到Docker容器中存在的IPython内核: 我在一个Docker容器中启动了一个Jupyter笔记本，并拥有该容器的所有依赖关系。现在我想让另一个控制台连接到Docker容器中的Jupyter笔记本的IPython内核。我怎样才能做到这一点？

jupyter无法打开一个目录来运行docker容器: Docker正在运行，我想在Windows 10中运行Docker容器。当我从Windows Power Shell运行Docker-compose时，某些下载作业完成，发生错误，并且docker容器无法运行。似乎jupyter无法build立或打开一个目录。任何人都可以帮我解决这个问题？命令行和错误如下所示： PS C:\Users\mmva> cd C:\Users\mmva\Documents\GitHub\CerebralCortex-DockerCompose PS C:\Users\mmva\Documents\GitHub\CerebralCortex-DockerCompose> docker-compose up Building jupyter Step 1/19 : FROM jupyter/jupyterhub latest: Pulling from jupyter/jupyterhub efd26ecc9548: Extracting [==================================================>] 51.34MB/51.34MB a3ed95caeb02: Download complete 298ffe4c3e52: Download complete 758b472747c8: Download complete 8b9809a68afc: Download complete 93b253b5483d: Download complete ef8136abb53c: Download complete ERROR: Service 'jupyter' failed to build: failed […]

如何在运行Ubuntu 14.04的32位ARM处理器的NVIDIA Tegra Jetson TK1上安装Docker？: Docker只支持64位x86 Linux，但是人们已经用Raspberry Pi为32位ARM处理器制作了图片。这些将与TK1一起工作吗？我是Docker的新手。我试图把Jupyterhub放在我的TK1上，通过Python的Gnumpy包利用GPU。

从AWS的docker容器内服务Jupyter Notebook不工作？: 我已经build立了一个Ubuntu 14.04 AWS实例。我的安全组有端口8888开放（tcp）和端口22开放ssh。我可以ssh进入实例，然后在实例中我启动一个docker容器： docker run -it –name="test" -p 8888:9999 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel 这个容器中有jupyter笔记本，然后在容器中运行jupyter notebook ，我看到正确的输出： [I 14:49:43.788 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://[all ip addresses on your system]:8888/ [I 14:49:43.788 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). 如果我通过打开另一个ssh来运行docker ps ，我会看到： CONTAINER ID IMAGE COMMAND […]

使用Jupyter与文件共享或安装的文件夹: 我们如何在jupyter服务和其他服务（Google云存储或git存储库）之间同步笔记本？这个问题的一些背景：目前，我正在从Google的Datalab转移到自己的容器。我的动机是更好地控制数据区域（Datalab Beta只在美国提供）和包，因为我想使用当前的Tensorflow版本。基于Google的想法（请参阅github ），我构build了自己的Docker镜像，并在Google容器引擎中的Kubernetes集群上运行它。 GCP包可以像我之前解释的那样安装。 Google使用一个node.js服务器来同步GIT和datalab实例 – 但是我不能使用EU中的一个自我部署的容器来运行它。第二次尝试是GCSFuse司机。这个不适用于Kubernetes v1.0和Google Container Engine的非特权容器。如此完整我的Docker文件（基于Google的GCE Datalab图片）： FROM debian:jessie # Setup OS and core packages RUN apt-get clean RUN echo "deb-src http://ftp.be.debian.org/debian testing main" >> /etc/apt/sources.list && \ apt-get update -y && \ apt-get install –no-install-recommends -y -q \ curl wget […]

Jupyterhub /单用户共享卷: 我试图在Ubuntu 16.04上安装一个Jupyterhub服务器，很像https://github.com/minrk/jupyterhub-demo 。我改变了jupyterhub_config.py支持持久存储使用这里提供的技巧https://github.com/jupyterhub/dockerspawner#data-persistence-and-dockerspawner ： notebook_dir = os.environ.get('DOCKER_NOTEBOOK_DIR') or '/home/jovyan/work' c.DockerSpawner.notebook_dir = notebook_dir c.DockerSpawner.volumes = { 'jupyterhub-user-{username}': notebook_dir } 不过，我想为用户组添加一个共享的“团队”数量。我有一个用户名（键）和队名（值）的字典映射用户到团队。理想情况下，我会陈述如下： c.DockerSpawner.volumes = { 'jupyterhub-user-{username}': notebook_dir, 'jupyterhub-team-{teamname}': os.path.join(notebook_dir, 'shared' } 但我不知道如何将另一个{名字}映射传递给dockerspawner。我试着摆弄这些东西，但目前还没有结果： c.DockerSpawner. … extra_create_kwargs = Dict(config=True, help="Additional args to pass for container create") extra_start_kwargs = Dict(config=True, help="Additional args to pass for container start") […]