Ubuntu环境下Anaconda安装TensorFlow并配置Jupyter Noteb(2)

　　到这里TensorFlow已经正确安装，可以继续进行后续学习了。
　　但是考虑到TensorFlow安装在虚拟机中，使用不是很方便，接下来考虑配置一个jupyter notebook server服务可以在浏览器中远程访问，更加方便的使用tensorflow。

4、查看版本和安装路径

　　查看TensorFlow的版本：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'0.11.0rc2'　　查看TensorFlow安装路径：

>>> tf.__path__
['/usr/local/ml/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow']

5、TensorBoard启动和访问

　　每次启动TensorBoard时可以按照如下命令

进行启动，需要用--logdir参数指定SummaryWriter的事件文件写出路径。

tensorboard --logdir /usr/local/ml/anaconda2/envs/tensorflow/logs

　　启动后，输出如下信息，默认启动端口号为6006，可以使用后面的帮助信息查看如何在启动时指定其他端口。

Starting TensorBoard 29 on port 6006
(You can navigate to :6006)

　　页面如下：
　　

　　更多启动参数可以查看tensorboard的帮助信息

tensorboard -h

三、Jupyter Notebook远程访问

　　在TensorFlow官方文档中正确安装TensorFlow后，还有一小部分文档描述在tensorflow环境下安装IPython。如果完全按照官方文档的提升安装所需组件后，是无法通过浏览器远程使用TensorFlow的。需要在TensorFlow环境下手动安装Jupyter Notebook并且配置其Server方式。

1、Jupyter安装

　　去Python安装包下载地址中下载Jupyter安装文件，并按安装过程中的依赖提示，下载并安装Jupyter依赖的安装包。

2、Jupyter Notebook Server配置

　　Jupyter安装完成后，需要进行以下一系列操作并配置好配置文件。配置完成后，建议在Chrome浏览器中远程使用，由于浏览器原因遇到的报错会在最后描述。
　　参考Jupyter Notebook官方文档中的步骤就可以实现远程访问的功能。
　　
（1）生成配置文件

使用如下命令

jupyter notebook --generate-config　　

会在~/.jupyter目录下生成一个名为jupyter_notebook_config.py的配置文件

（2）准备配置的密码
　　如下所示，

In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed'

　　注意保存上面的Out[2]中生成的内容

（3）生成pem和key文件
　　使用如下命令会在当前路径下生成一个mykey.key和一个mycert.pem文件，这两个文件会在后面的配置中使用到。下面的命令会生成有效期为365天的certificate文件。

openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mykey.key -out mycert.pem

　　
（4）配置配置文件

这里主要配置第一步中的jupyter_notebook_config.py文件。需要配置的选项如下：

c.NotebookApp.certfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mycert.pem'
c.NotebookApp.keyfile = u'/absolute/path/to/your/certificate/mykey.key'
# Set ip to '*' to bind on all interfaces (ips) for the public server
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...<your hashed password here>'
c.NotebookApp.open_browser = False

# 指定端口号
c.NotebookApp.port = 8888　　配置完成后，在TensorFlow环境下输入jupyter notebook命令，在远程中打开Chrome浏览器，输入https://ip:8888就可以远程访问并使用TensorFLow了。

　　最终效果如下：
　　

注意事项：
　　注意这里最好使用Chrome浏览器，以免遇到莫名其妙的文件。比如我在使用猎豹浏览器时在页面上遇到了404 : Not Found的错误
　　

　　在后台输出的日志中显示

[W 08:33:55.116 NotebookApp] 404 GET

　　换到Chrome浏览器后，问题消失。

主要参考和使用的资源网站：
1、TensorFlow官方文档
2、TensorFlow Github地址
3、jupyter远程访问
4、
5、Python安装包下载地址