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Jupyterlab使用体验

该文章创建(更新)于08/28/2019,请注意文章的时效性!

labpreview

缘由

第一次知道Jupyter是上学期有朋友选修了Python课,我去听了一节课,当时老师演示的平台就是Jupyter notebook,给我的第一感觉,是奇怪,陌生。第一次看到一个开发环境居然在浏览器环境中进行。而且老师当时用的是360浏览器,可想给我的感觉是多么的差。当时自己学Python用Visual Studio Code和Linux的命令行比较多吧!这学期是看到官方最近更新除了一个Jupyter Lab 1.0,看界面感觉还不错就想尝试玩玩,用了这么久了我来说说我的感受吧!

jupyter官网

官网尝试jupyter lab的地址

安装

Python 64版本安装

建议64版本,有一些包不支持32位的,如tensorflow,详情请移步:tensorflow-gpu版测试代码(minist手写识别)

  • Windows下载安装地址

  • linux一般老版系统自带32位的python,最新想Ubuntu20则为64位,这没什么说的。

WINDOWS安装jupyter lab

  • 打开命令行(CMD或power shell),运行下面的命令即可;
    pip install jupyterlab

在服务器上安装jupyter lab

感受

好的地方我就不说了,毕竟这一部分大家在notebook已经体验到了,至于其它什么好的地方,大家慢慢去体验吧!如果要我说的话就是,添加了terminal,文件管理,markdown,多窗口体验,快捷命令等等。以下就是我的吐槽

  • 每次开启我都要CMD到自己的特定文件中,这个我感觉如果可以有一个默认配置文件就更好了,毕竟不可能我把所有的文件都放在C盘默认的位置吧!而且不方便管理。
  • 进入界面后的文件管理只能在开启后的文件夹及以下,不能跑到上一级或换盘。(感觉想法好像和上面有冲突似的),我自己实验,可以在网页开启的Terminal中重新输入一个地址来新建一个lab,而且开启后可关闭当前网页。
  • 我最不能忍受的是,程序居然无法运行,先一直显示 *****,然后就莫名其妙的崩溃并且自动重启了,然后我的训练白搞了。我感觉这就是通过浏览器调用系统资源的一个不兼容的弊端吧!
  • 今天看视频教程学习让安装Anaconda,然后发现如果先自己安装Jupyter lab后,引发了很多冲突:1.无法在任何命令行开启Jupyter lab了,Ananconda里面是能够开启,但发现自己安装的库全没了(比如Tensorflow-gpu等等); 2.命令行里面的pip命令无法调用;3.Chromium浏览器无法打开,感觉其它软件有时候也卡顿;我刚开始感觉挺奇怪的,以为自己把什么系统配置搞坏了,但回想是自己安装Anaconda后出现的毛病就尝试卸载,结果令人十分疑惑。居然真的是软件的问题;具体什么毛病我也不清楚。

总结的来说

  • 我建议大家做测试集和验证程序正确性是否达到自己的要求时可以用这个软件,毕竟我们可以很好的利用这其中分块运行的结构。但真正需要来大规模训练数据和测试时,我建议还是换一个吧!比如我用的就是Visual Studio Code,我可不想自己在正式训练时毫无理由的就崩溃了。如果真的要求严格的话,我建议不要用Windows系统,用linux,再加上好的硬件配置就优秀了。
  • 看这个版本,应该出来没多久,希望后续能更新能更加完善;

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