步骤1. 打开 JupyterHub 并开启 Notebook Server

• 至 App Center 安装 JupyterHub，安装完成后从主选单中开启[gallery columns="1" size="large" ids="3644"]


• 进到登入页面，以个人账号密码登入[gallery columns="1" size="large" ids="3645"]


• 登入后，按下开关启动 Notebook Server[gallery columns="1" size="large" ids="3646"]


• 启动之后看到如下画面，标号的部分分别是：
  
  
  
  1. 查看已启动的 instance
  
  
  2. 上传本地端档案至服务器
  
  
  3. 开启新的 Notebook、Terminal 或文件夹等
  
  
  4. 切换至管理页面（仅管理者有此功能）
  
  
  5. 注销 JupyterHub[gallery columns="1" size="large" ids="3648"]
  
  
  
  


• 如果有已启动的 Notebook，点选 Running 进到分页中会看到如下画面，可以点选 shutdown 将其关闭[gallery size="large" columns="1" ids="3649"]


• 若是你身为管理者，还可以进到 Admin 页面中开关、存取其余使用者的 Notebook Server[gallery columns="1" size="large" ids="3650"]

步骤2. 执行范例程序

• 在目录中点选进入文件夹 “jupyter_example”[gallery columns="1" size="large" ids="3651"]


• 点选开启 “example.ipynb”[gallery columns="1" size="large" ids="3652"]


• 在新分页中会开启一个 Notebook，此范例程序为 Python 程序代码，透过 Keras 这个高阶神经网络链接库，建立一个卷积神经网络，并被训练来辨识 MNIST 手写数字数据集。更多信息请参考以下网址。
  Keras： https://keras.io/
  MINST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/[gallery columns="1" size="large" ids="3653"]
  
  
  


• 范例开启后，里头已经包含先前运行过并储存下来的输出结果，但我们也可以重新运行一次
  
  
  
  • 若是要执行特定 cell 或一步一步执行，可以点选 Run[gallery columns="1" size="large" ids="3654"]
  
  
  • 若是要自动完整运行一次，从上部选单点选 Cell，并选择 Run All[gallery size="large" columns="1" ids="3655"]
  
  
  • 更多 Notebook 的使用方法请参考以下网址 http://jupyter.org/documentation
  
  
  
  

• 执行结果如下图[gallery columns="1" size="large" ids="3656"]