在jupyter notebook中运行ai代码的关键在于正确配置环境。1. 安装python 3.8+和pip,并通过命令行验证安装;2. 使用虚拟环境隔离项目依赖,激活后安装ai库如torch、tensorflow;3. 安装并启动jupyter notebook,必要时手动添加内核以确保其使用正确的python环境;4. 可选安装扩展插件如jupyter notebook extensions和jupyterlab提升开发效率;5. 若使用gpu训练模型,需确认cuda驱动与框架版本兼容。完成上述步骤后即可顺利运行ai代码。
在Jupyter Notebook中运行AI代码其实并不难,关键在于环境配置是否到位。很多新手卡壳的地方往往不是代码本身,而是Python环境、依赖库安装以及Jupyter内核的设置。
首先得确保你的电脑上已经安装了Python和pip。推荐使用Python 3.8以上版本,因为大多数AI框架(如TensorFlow、PyTorch)都对这个版本及以上支持较好。
你可以通过命令行输入 python --version 和 pip --version 来确认是否已安装。如果没有,去官网下载安装包或者用包管理工具(比如conda或brew)来安装。
如果你是AI开发的新手,建议使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖:
这样可以避免多个项目之间的依赖冲突。
安装完基础环境后,下一步就是安装Jupyter Notebook。如果你之前已经激活了虚拟环境,可以直接运行:
pip install notebook
安装完成后,输入以下命令启动:
jupyter notebook
它会自动在浏览器中打开一个本地页面,显示当前目录下的文件。你可以新建一个Notebook文件(选择Python内核),然后就可以开始写AI代码了。
注意:有时候你会发现Jupyter没有出现在你期望的Python环境中。这个时候你需要手动添加内核:
这样在Jupyter里就能看到你当前的Python环境了。
虽然Jupyter原生功能已经很强大,但配合一些扩展插件会让你的AI开发效率更高。比如:
安装方式很简单:
pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter nbextensions_configurator enable --user
安装之后重启Jupyter Notebook,在主界面顶部会出现“Nbextensions”选项卡,里面可以启用各种实用插件。
如果你打算用GPU跑模型训练,别忘了检查CUDA驱动是否正确安装,并且对应的AI框架版本是否支持你的显卡型号。
基本上就这些。配置好之后,你就可以在Jupyter里愉快地运行各种AI代码了。
以上就是如何在Jupyter中运行AI代码 Jupyter Notebook环境配置要点的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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