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。