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通过 Jupyter Notebook 教程,学习如何调用 Keras 或 PyTorch 环境。

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简介:
本教程详细阐述了如何调用 Jupyter Notebook 环境中的 Keras 或 PyTorch 库,并提供了丰富的参考资料,旨在为读者提供有益的帮助。 欢迎大家一同学习,跟随我们的指引深入了解相关内容。

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  • Jupyter Notebook Keras PyTorch
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    本教程详细介绍如何在 Jupyter Notebook 环境中安装和配置Keras或PyTorch库,并进行深度学习模型构建与训练。适合初学者快速上手实践。 本段落主要介绍了如何在Jupyter Notebook环境中调用Keras或Pytorch的教程,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随小编看看吧。
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  • 在Ubuntu上安装Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍在Ubuntu操作系统中安装和配置Jupyter Notebook的过程,帮助用户快速搭建Python开发环境。 一. Jupyter介绍 Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本工具,支持运行超过40种编程语言。它本质上是一个Web应用程序,方便用户创建并共享包含实时代码、数学方程、可视化图表以及markdown格式文本的文档。它可以应用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模及机器学习等多个领域。 二. 安装步骤 环境:Docker (版本17.04.0-ce) 和 Ubuntu 镜像(版本16.04.3) 1. 更新软件列表 ``` root@787c084a44e4:~# apt-get update ``` 2. 安装pip ``` root@787c084a44e4:~# apt-get install python-pip ```
  • Jupyter Notebook更改字体
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    本文介绍了如何在Jupyter Notebook中调整和更换字体样式的方法,帮助用户实现个性化的编程环境设置。 Jupyter平台默认使用宋体作为开发字体,在高分辨率屏幕上显示效果不佳。 可以在C:\Users\用户名\.jupyter\custom文件夹下的custom.css文件中进行字体的修改。 如果这些文件或目录不存在,可以手动创建它们。 在custom.css文本中添加以下内容: ```css div.notebook {font-family: Consolas, Microsoft YaHei Mono, Microsoft YaHei;} div.CodeMirror pre {font-family: Consolas, Microsoft YaHei Mono, Micro; ``` 请注意代码中的字体设置,确保语法正确。
  • JDBC存储
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    本教程详细介绍了如何使用Java Database Connectivity (JDBC) API来调用数据库中的存储过程,包括准备步骤、代码示例和常见问题解答。 本工程用于JDBC实现对存储过程的调用,编码方式为GBK。 须执行的SQL语句如下: 1. 创建数据库: ```sql CREATE DATABASE `test`; USE `test`; ``` 2. 创建表`fruit`: ```sql CREATE TABLE `fruit` ( `id` char(36) NOT NULL COMMENT 标识, `name` varchar(12) NOT NULL COMMENT 名称, `price` decimal(8, 2) NOT NULL COMMENT 单价, `address` varchar(300) DEFAULT NULL COMMENT 产地, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=水果表; ``` 3. 插入数据: ```sql insert into `fruit`(`id`,`name`,`price`,`address`) values (27640c30-8df5-4cf2-916e-c28e0b2b1b52, 山竹, 24.45, 马来西亚), (46ac8392-9922-4593-89a3-517a9e516733, 菠萝, 19.41, 巴西), (63061a9f-3a0e-4140-98e0-8b1e13e4eab3, 哈密瓜, 17.77, 中国), (7ef0c286-b8b1-4e1e-9a8a-36bce703cf18, 鳄梨, 30.80, 墨西哥), (a1cf5251-9311-4c7f-be10-3532d8c16291, 树莓, 117.50, 瑞士), (c397aed0-a39a-49c5-91ee-7fc0579ddb20, 莲雾, 77.33, 印度尼西亚), (e8068fa1-a8e7-4025-89e2-36c1d5d23c74, 榴莲, 16.50, 泰国); ```
  • Jupyter Notebook(Anaconda)的下载与配置
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    本教程详细介绍了如何下载安装Jupyter Notebook及其所在的Anaconda发行版,并提供了设置开发环境的相关指导。 Jupyter Notebook (anaconda)下载及环境搭建教程 ### Jupyter Notebook 概述 Jupyter Notebook 是一种广泛使用的开源 Web 应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。这使得它非常适合于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等数据项目。 #### Anaconda 的优势 - **简化库管理**:Anaconda 作为一个强大的数据科学平台,最大的特点之一就是可以轻松安装和管理各种 Python 和 R 包,大大节省了初学者的时间和精力。 - **跨平台兼容性**:无论是在 Windows、macOS 还是 Linux 上,Anaconda 都能提供一致且可靠的用户体验。 - **集成开发环境**:Anaconda 提供了一个集成的开发环境,包括 Jupyter Notebook、Spyder 等工具,这有助于提高开发效率。 #### 安装步骤 1. **下载 Anaconda** - 访问 Anaconda 的官方网站 (https://www.anaconda.com/products/distribution) 下载适合您操作系统的版本。 - 注意区分 Python 版本(通常推荐使用最新版)。 2. **安装 Anaconda** - 双击下载好的安装包,按照向导提示完成安装过程。建议在安装时勾选“Add Anaconda to my PATH environment”。 3. **验证安装** - 打开命令行界面或终端输入 `conda list` 查看已安装的环境和库。 4. **创建新环境** - 使用 `conda create --name jupyter` 命令创建一个新的虚拟环境,其中 `` 是您指定的环境名称。例如:`conda create --name my_jupyter_env jupyter`。 5. **激活环境** - 通过输入 `conda activate ` 激活刚刚建立的新环境。 6. **安装 Jupyter Notebook** - 输入 `conda install jupyter` 或者 `pip install jupyter` 确认安装了 Jupyter Notebook。 7. **启动 Jupyter Notebook** - 在命令行中输入 `jupyter notebook`,这将在您的默认浏览器中打开 Jupyter Notebook 的界面。 #### 数据分析与 Jupyter Notebook 的应用 - **数据可视化**:利用 Matplotlib、Seaborn 等库,在 Jupyter Notebook 中快速实现数据的可视化。 - **数据处理**:Pandas 是一个强大的数据处理库,可以帮助您清洗和分析复杂的数据集。 - **算法实现**:Scikit-learn 提供了大量的机器学习算法,适用于各种场景下的数据分析任务。 - **交互式编程**:Jupyter Notebook 支持 Markdown 格式的文本输入,并支持代码的实时执行与调试。 #### 结合实例 - **问卷星数据收集与分析**:通过问卷星收集的数据可以利用 Jupyter Notebook 进行清洗、分析和可视化展示。 - **豆瓣电影评论情感分析**:使用 Jupyter Notebook,结合自然语言处理库如 NLTK 或 spaCy 对电影评论进行情感分析。 #### 小结 通过上述步骤,您可以成功搭建起 Jupyter Notebook 环境,并利用其强大的功能进行数据分析、算法实现等工作。无论是对于数据科学家还是学生而言,掌握 Jupyter Notebook 的使用都是非常有益的。在未来的学习和工作中,Jupyter Notebook 必将成为您不可或缺的好帮手。
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    本教程提供了一个实用指南,在没有互联网连接的情况下于Jupyter Notebook中安装并使用Plotly库进行数据可视化的方法和技巧。 本段落主要介绍了在离线状态下如何在Jupyter Notebook中使用Plotly的实例,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章继续了解更多信息吧。
  • Windows系统下Python多版本及Jupyter Notebook的虚拟配置
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    本教程详解在Windows系统中为不同Python版本设置虚拟环境,并安装与配置Jupyter Notebook的过程,适合编程初学者和开发者参考。 我的电脑使用的是Windows系统,并且已经安装了Python 3.7版本。然而,我发现TensorFlow最新支持的Python版本为3.6,因此我计划再安装一个Python 3.6环境以便能够顺利运行TensorFlow。 此外,在阅读一些关于机器学习和数学统计的文章时了解到Jupyter是一个非常有用的科学计算工具,并且特别适合用于这些领域的工作。所以我也打算尝试一下使用它。 在电脑上我已经有了Python 3.7、virtualenv、virtualenvwrapper以及jupyter notebook的安装。 于是,我从官方网站下载了Windows版本的Python 3.6并完成了它的安装过程。 在我的系统中,在命令行输入`py`然后按回车键会默认启动的是Python 3.7。