1.先根据上面链接在VScode中连上Linux服务器,再接着在插件栏中下载好相应插件 图1 马赛克是ip地址 按图1中顺序操作,其中插件分为local的和remote上的,也就是图1中的4处,可以点击3处把local的插件都下载到remote中。也可以搜索jupyter notebook下载。我是在3处把local的插件都下载到remote上了。 2. 由
在VSCode中运行深度学习代码有两种方式:通过终端运行和通过Jupyter Notebook运行。 通过终端运行 打开一个终端。 切换到你的Python项目文件夹。 使用python命令运行你的Python文件,例如python main.py。 通过Jupyter Notebook运行 在VSCode的左侧菜单中点击“Jupyter”按钮。 在弹出的Jupyter面板中,选择一个可用的Jupyter内核。
Steps to install the Jupyter extension for VSCode on Ubuntu1. Instal VSCode on Ubuntu2. Open Extension Panel3. Install the Jupyter Notebook extension for VSCode4. Jupyter: Create a new blank notebook5. Select Kernel Version6. Run your Python Code ...
jupyter notebook --port 6666 第一次访问的时候要输入密码,这个密码就是咱之前设置的那个密码。 其实到这一步就可以自如地使用了,但是在浏览器的jupyter没有代码补全等丰富的功能,所以我打算在vscode里用ssh连接服务器以及服务器上的jupyter。这里,直接放上教程: vscode连接服务器上的jupyterblog.csdn.net/qq_...
这个时候查看文件,会发现多了task.json文件,launch.json还没有,我们可以自己在.vscode目录下创建一个launch.json。也可以F5->C++(GDB/LLDB)-> C/C++: cpp 生成活动文件。出现报错,直接点击打开launch.json,然后把下面的launch.json文件的内容复制到你的文件中,再找到test.cpp文件按F5,就可以直接调试了。
Jupyter Notebook是一个交互式的Python编程环境,它以Notebook的形式展示代码和运行结果,并支持Markdown文档的编写。Jupyter Notebook方便进行代码的测试、调试和可视化,适合用于数据分析和机器学习。 综上所述,以上是几个在Linux环境下常用的Python编辑器,选择适合自己的编辑器可以提高开发效率和舒适度。
ctrl + shift + p 打开vscode 控制面板,搜索 Python:Specify local or remote Jupyter server for conncetions 把刚刚复制的地址粘贴进去 测试, 在文件夹中创建.ipynb文件就可以使用jupyter了 参考文献 VS Code 连接远程服务器运行 Jupyter Notebook https://blog.csdn.net/codingpy/article/details/105803890 ...
Jupyter Lab是Jupyter Notebook的升级版,过程类似,只是把上文中的Notebook换为Lab即可。 jupyter lab --generate-config 此时,一般会在/root/.jupyter目录下创建名为jupyter_lab_config.py的配置文件。打开配置文件,在文件末尾添加以下几个条目: c.ServerApp.notebook_dir='/opt'# 默认工作目录c.ServerApp.ip='...
步骤1:安装Jupyter插件在VSCode中打开Extensions视图(快捷键Ctrl+Shift+X),搜索“Jupyter”,选择并安装“Jupyter”插件。步骤2:配置Jupyter连接在VSCode中打开“File”菜单,选择“Remote-SSH: Connect to Host…”,输入Linux服务器的IP地址和用户名,点击“Connect”。如果需要输入密码,请在弹出的对话框中输入密码。步骤...
你可以跳过安装微软的VSCode: 单击finish。 完成了,这时Python已经为你开始分析数据和构建机器学习模型做好了准备。 第三步:启动Jupyter Notebook 为了确保一切安装正确,我们将打开Jupyter Notebook。要做到这一点,首先去开始菜单和搜索"Jupyter Notebook":