Chạy bài tập lập trình cục bộ

Bạn có thể tải các bài tập lập trình của MLCC&39; xuống ở định dạng sổ tay Jupyter (.ipynb). Cách chạy các bài tập trên máy cục bộ:

  1. Tải bài tập xuống
  2. Cài đặt và chạy Jupyter:
  3. Chạy bài tập

Tải bài tập xuống

Tải tệp .zip của các bài tập tại đây:

đăng

và giải nén các tệp vào vị trí bạn chọn.

Tiếp theo, hãy cài đặt và chạy Jupyter bằng cách sử dụng hướng dẫn thích hợp cho hệ điều hành của bạn dưới đây.

Cài đặt và chạy Jupyter trên Windows

  1. Trên https://www.anaconda.com/download, hãy cài đặt phiên bản Anaconda Python 3.6. Các bài tập sẽ không hoạt động trên phiên bản Python 2.7.

  2. Sau khi cài đặt, hãy mở Anaconda Prompt từ trình đơn Start (Bắt đầu) rồi nhập các lệnh sau:

    conda create -n mlcc pip python=3.6
conda activate mlcc
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow matplotlib pandas sklearn scipy seaborn

  3. Khi tất cả các gói đã cài đặt xong, hãy mở Anaconda Navigator (Trình điều hướng Anaconda) từ trình đơn Start (Bắt đầu). Trong Trình điều hướng (Navigator):

    1. Chuyển sang môi trường mlcc, như minh hoạ trong ảnh chụp màn hình sau đây. Mỗi lần mở Jupyter, bạn phải chọn môi trường mlcc. Ảnh chụp màn hình của Anaconda Navigator, với # 39; mlcc\39; được chọn từ trình đơn thả xuống môi trường

    2. Cài đặt notebook trong môi trường mlcc, như minh hoạ dưới đây: Ảnh chụp màn hình của Trình điều hướng Anaconda, với mũi tên chỉ vào nút &hl=vi&# 39;install\39; nút cho Jupyter

    3. Sau khi cài đặt notebook, hãy nhấp vào Launch (Chạy). Thao tác này sẽ mở một trình duyệt web.

Tiếp theo, hãy chạy các bài tập.

Cài đặt và chạy Jupyter trên Mac OS X

  1. Nếu bạn chưa cài đặt XCode, hãy cài đặt XCode bằng cách chạy lệnh sau (việc này mất một chút thời gian):

    xcode-select --install

  2. Cài đặt pip và virtualenv:

    sudo easy_install pip virtualenv

  3. Thiết lập môi trường ảo của bạn trong thư mục mới (ở đây, chúng tôi gọi nó là `mlcc-exercises):

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  4. Thiết lập và chạy Jupyter.

    1. Nhập môi trường ảo: 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. Cài đặt thư viện: 
      pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Khởi động Jupyter: 
      jupyter notebook

Tiếp theo, hãy chạy các bài tập.

Cài đặt và chạy Jupyter trên Linux

  1. Cài đặt Python và pip:

    sudo apt-get install python-dev python-pip

  2. Thiết lập môi trường ảo của bạn trong thư mục mới (chúng tôi gọi đó là mlcc-exercises) tại đây:

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  3. Thiết lập và chạy Jupyter.

    1. Nhập môi trường ảo: 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. Cài đặt thư viện: 
      pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Khởi động Jupyter: 
      jupyter notebook

Tiếp theo, hãy chạy các bài tập.

Chạy bài tập

Sau khi cài đặt và khởi động Jupyter, trong giao diện web Jupyter, hãy chuyển đến nơi bạn giải nén các bài tập:

Ảnh chụp màn hình giao diện trình duyệt tệp Jupyter, trong đó thư mục #39;mlcc-exercises&33; được khoanh tròn.

Nhấp vào đường liên kết của bài tập mà bạn muốn mở.