用 Jupyterlab 运行 practicalAI 教程

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practicalAI 是一个 Github 上很火的机器学习教程,详细的介绍了如何入门机器学习。其默认提供的环境是 Google Colab 而我们也可以直接在 OpenBayes 下的 Jupyter 中直接运行。

开启一个 Jupyter 环境

在登录 OpenBayes 后选择左侧的「新建算力容器」后:

  1. 输入「容器名称」
  2. 选择「CPU」算力
  3. 选择镜像「PyTorch v1.0.0」
  4. 确认接入方式为「Jupyter 编辑器」

点击「创建容器」

稍等一会后可以看到一个开启了的容器:

点击「打开 Jupyter 编辑器」即可开启我们的 Jupyterlab:

如果你还不知道如何使用 Jupyterlab 可以参见其 文档 或相关的中文翻译资料

从 Github 下载开源教程

点击图中右侧「Laucher」下的「Terminal」,我们通过「终端」去下载教程。

然后我们打开 practicalAI 的 Github 页面 通过下图中的「Clone or download」按钮获取其 HTTPS 的 git 链接。

注意 一定要选择「Use HTTPS」下以 https 开头的链接,而不是以 git@ 开头的链接。

回到刚才做打开的「Terminal」页面,通过以下命令实现教程的下载:

git clone https://github.com/GokuMohandas/practicalAI.git

在下载完毕后可以看到左侧文件中出现了 “practicalAI” 的文件夹,双击后进入目录 practicalAI/notebooks 可以看到如下的文件列表:

你就可以开始使用这些教程了。

下载更新了的 .ipynb 文件

在进行了一系列编辑工作之后,需要把已经更新了的 .ipynb 下载的本地。下载的方式有多种。

从 jupyter 中直接下载

对于正在运行中的 jupyter 编辑器,可以对想要下载的文件鼠标右键,点击下载即可。

如果希望将整个文件目录一并下载需要先在「Terminal」下对文件进行打包,再进行下载:

save-as-tar-from-jupyte

在 windows 操作系统下推荐使用 7-zip 进行文件解压,支持在 linux 体系下经常出现的 .tar .tar.gz 等格式

从输出选项卡下载

如果 Jupyter 编辑器已经被关闭,可以通过页面的「输出」选项卡进行下载。其中可以在右侧选择「下载所有文件」。

也可以选择下载单个文件:

在运行中的容器其「输出」选项卡下的文件会周期性从容器中同步数据,因此和容器中相比,其文件的更新时间会晚于容器中的文件。建议在容器执行结束后再从这里下载文件,以免获取了不完整的文件内容。