JupyterLab是 Project Jupyter的下一代用户界面,提供所有熟悉的经典Jupyter笔记本构建模块(Notebook,终端,文本编辑器,文件浏览器,丰富的输出等),还有灵活而强大的用户界面。Jupyterlab 的基本理念是将经典 notebook 中的所有功能以及新特性整合在一起。 如果您对Jupyter Lab完全不熟悉,可以直接从头开始阅读本文。但是,如...
一是Colab用的是Google Drive,虽然方便但很慢。比如,训练集常常包含了大量的小文件,特别是图像数据集。Colab要提取这些数据,就一点一点爬。这样对MNIST这种小数据集来说还可以,适合做些玩玩的项目;但要训练更专业的模型,做更有趣的研究,就不太够了。 二是Notebook是完全持久的。如果用Colab,每次打开Notebook都要...
Google Colab: 免费的 Jupyter Notebook 服务,可以直接在 Google Drive 中使用。 Kaggle Kernels: Kaggle 提供的数据科学和机器学习平台,支持 Jupyter Notebook。 Binder: 可以创建可分享的临时环境,运行 GitHub 上的 Jupyter Notebook。 三、安装和使用 Python 库 在Jupyter Notebook 中,我们通常使用第三方库来增强...
使用云存储服务:将 Jupyter Notebook 保存到 Dropbox、Google Drive 或 OneDrive 等云存储服务中,便于团队成员之间共享和同步文件。 GitHub 存储库:将 Jupyter Notebook 上传至 GitHub 存储库,利用 GitHub 的协作功能,如分支、拉取请求等,实现多人协作。 实时协作 使用JupyterHub:JupyterHub 是一个易于部署的多用户服...
镜像notebook输出:让你可以轻易地创建仪表板 同一文档多视图:使你能够实时同步编辑文档并查看结果 支持多种数据格式:查看并处理多种数据格式,也能进行丰富的可视化输出或者Markdown形式输出 云服务:使用Jupyter Lab连接Google Drive等服务,极大地提升生产力
即说明连接成功,至此所有步骤结束。恭喜你可以不用再使用复杂的colab,复杂的google drive来管理你的代码了! 附:如何调整colab GPU的内核 不难发现,默认的连接到代码执行程序是python3,如果你担心在JupyterNotebook上因为切换内核而导致原来建立的colab连接失效了,你可以在此处调整它。 点进:查看资源 ...
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。 系统预装了PyTorch、TensorFlow、Keras等等许多主流机器学习框架,用起来几乎不会有任何障碍。训练、推理、部署全部支持,还可以把自己的项目公开分享出来。
例如可以同时在一个浏览器页面打开编辑多个Notebook,Ipython console和terminal终端,并且支持预览和编辑更多种类的文件,如代码文件,Markdown文档,json,yml,csv,各种格式的图片,vega文件(一种使用json定义图表的语言)和geojson(用json表示地理对象),还可以使用Jupyter Lab连接Google Drive等云存储服务,极大得提升了生产力...
又有新的GPU资源可以免费用了。福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。 本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 又有新的GPU资源可以免费用了。
Notebook 也可以在云上运行。例如谷歌的 Colaboratory 项目，为 Jupyter notebook 提供了以谷歌为主题的前后端。它使得用户能够协作、运行利用谷歌云资源的代码，例如图处理单元，可以把文档保存在谷歌 Drive 上。Jupyter 的最新版本是 JupyterLab，于 2018 年 1 月作为测试版发布，它既能作为独立的安装包使用，又能...