Читать книгу PyTorch für Deep Learning - Ian Pointer - Страница 32

Falls Sie bislang noch nicht auf Jupyter Notebook gestoßen sind, hier die Kurzfassung: Diese browserbasierte Umgebung ermöglicht Ihnen, Livecode mit Text, Bildern und Visualisierungen zu kombinieren, und ist zu einem der wichtigsten Tools von Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt geworden. In Jupyter erstellte Notebooks können leicht gemeinsam genutzt werden; dementsprechend sind auch alle Notebooks in diesem Buch (https://oreil.ly/pytorch-github) leicht zugänglich. Abbildung 1-2 zeigt einen Screenshot von Jupyter Notebook in Betrieb.

Wir werden in diesem Buch keine fortgeschrittenen Funktionen von Jupyter einsetzen; alles, was Sie wissen müssen, ist, wie man ein neues Notebook erstellt und dass Sie den Inhalt einer Zelle durch gleichzeitiges Drücken der Umschalt- und der Enter-Taste ausführen (und vielleicht, dass Kommandozeilenbefehle direkt mit einem vorangestellten ! ausgeführt werden können). Sollten Sie es noch nie benutzt haben, schlage ich vor, die Jupyter-Dokumentation (https://oreil.ly/-Yhff) zu lesen, bevor Sie zu Kapitel 2 übergehen.

Bevor wir uns mit der Benutzung von PyTorch beschäftigen, widmen wir uns noch einer letzten Sache: wie man alles manuell installiert.

Abbildung 1-2: Jupyter Notebook