如何在Jupyter中运行AI代码 Jupyter Notebook环境配置要点

在Jupyter Notebook中编写AI代码的关键在于正确的环境配置。首先确保安装了Python 和pip，并通过命令行验证其安装；然后创建并激活虚拟环境，以隔离项目依赖并通过pip安装所需的库如torch和tensorflow；接着安装并启动Jupyter Notebook，必要时手动添加内核以确认使用的是正确版本的python环境；可以考虑安装Jupyter Notebook扩展插件来提升开发效率。对于GPU训练模型的情况，确保CUDA驱动与框架版本兼容是必不可少的步骤。完成以上步骤后，您将能够顺利运行AI代码。

在Jupyter Notebook中执行AI代码相对简单，核心在于确保环境配置得当。常见的问题多出在Python环境和依赖库的正确安装以及Jupyter内核的设定上。

安装基础环境：Python和pip

保证你拥有最新的Python环境，特别是Python 更高版本，这样可以确保与许多机器学习库和框架兼容，比如TensorFlow和PyTorch。

安装完基础环境后，下一步就是安装Jupyter Notebook。如果你之前已经激活了虚拟环境，可以直接运行：

pip install notebook登录后复制

安装完成后，输入以下命令启动：

jupyter notebook登录后复制

使用Jupyter Notebook可以轻松地在本地环境中进行人工智能编程。只需创建一个新的Python文件并启动Jupyter Notebook，你即可开始编写和运行代码。

确保Jupyter在你的Python环境中可用，可尝试以下步骤： 安装`ipykernel`：`pip install ipykernel` 添加当前环境为Jupyter内核：```python -m ipykernel install --user --name=your_env_name```

这样在Jupyter里就能看到你当前的Python环境了。

配置AI开发常用扩展（可选但推荐）

虽然Jupyter本身功能强大，但搭配以下插件可显著提升你的AI开发效率。例如：- Jupyter Notebook Extensions：增强代码折叠和快捷键提示等功能。 - nbextensions_configurator：轻松管理和配置扩展。 - JupyterLab：采用现代交互式开发环境，支持多标签切换、拖放操作等特性。

安装方式很简单：

pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter nbextensions_configurator enable --user登录后复制

安装之后重启Jupyter Notebook，在主界面顶部会出现“Nbextensions”选项卡，里面可以启用各种实用插件。

如果你打算用GPU跑模型训练，别忘了检查CUDA驱动是否正确安装，并且对应的AI框架版本是否支持你的显卡型号。

基本上就这些。配置好之后，你就可以在Jupyter里愉快地运行各种AI代码了。

以上就是如何在Jupyter中运行AI代码 Jupyter Notebook环境配置要点的详细内容，更多请关注其它相关文章！