Руководство основателя:
Как установить виртуальные среды в Jupyter Notebook в Linux
Сжатый учебник с копированием и вставкой кода и снимками экрана.
В «расширенной версии этой статьи используются краткие пояснения, которые помогут вам понять, что происходит 💡»
Открытый терминал:
- Введите IP-адрес сервера Jupyter Notebook.
- Нажмите Ввод"
- Нажмите «Новый»
- Нажмите «Терминал»
Откройте Баш:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
bash
Откройте каталог рабочего стола:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
cd $HOME/Desktop/
Клонировать репозиторий:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
git clone --recursive https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2.git
Откройте каталог YoloV3-Tf2:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
cd yolov3-tf2
Установите переменную среды версии Pyenv:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
PYENV_VERSION=3.6.8
Создайте виртуальную среду:
- Найдите версию Python ниже этих инструкций.
- Скопируйте предоставленную команду
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
Python 3.5: python -m venv venv35 Python 3.6: <---------- python -m venv venv36 Python 3.7: python -m venv venv37 Python 3.8: python -m venv venv38
Активируйте виртуальную среду:
- Найдите версию Python ниже этих инструкций.
- Скопируйте предоставленную команду
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
Python 3.5: source venv35/bin/activate Python 3.6: <---------- source venv36/bin/activate Python 3.7: source venv37/bin/activate Python 3.8: source venv38/bin/activate
Обновить Пип:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
python -m pip install --upgrade pip
Установите требования:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
python -m pip install --requirement requirements-gpu.txt
Скачать веса:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights -O data/yolov3.weights
Преобразование весов:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
python convert.py --weights ./data/yolov3.weights --output ./checkpoints/yolov3.tf
Используйте репозиторий:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
venv36/bin/python detect.py --image ./data/meme.jpg
Установите ядро IPython:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
python -m pip install ipykernel
Установите виртуальную среду:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
Python 3.5: sudo venv35/bin/python -m ipykernel install --name "yolov3-tf2" --display-name "yolov3-tf2" Python 3.6: <---------- sudo venv36/bin/python -m ipykernel install --name "yolov3-tf2" --display-name "yolov3-tf2" Python 3.7: sudo venv37/bin/python -m ipykernel install --name "yolov3-tf2" --display-name "yolov3-tf2" Python 3.8: sudo venv38/bin/python -m ipykernel install --name "yolov3-tf2" --display-name "yolov3-tf2"
Откройте каталог YoloV3-Tf2:
- Повторно открыть блокнот Jupyter
- Щелкните папку «Рабочий стол».
- Щелкните папку «YoloV3-Tf2».
Используйте виртуальную среду:
- Обновите страницу
- Нажмите «Новый»
- Нажмите «yolov3-tf2»
Запустите ячейку кода:
- Скопируйте код ниже этой инструкции
- Щелкните пустую ячейку в Jupyter Notebook.
- Вставьте код в пустую ячейку
- Нажмите «Shift» + «Enter»
Запустите ячейку кода:
- Скопируйте код ниже этой инструкции
- Щелкните пустую ячейку в Jupyter Notebook.
- Вставьте код в пустую ячейку
- Нажмите «Shift» + «Enter»
Деактивируйте виртуальную среду:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
deactivate
Отмените переменную среды версии Pyenv:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
PYENV_VERSION=""
Список установленных виртуальных сред:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
jupyter kernelspec list
Удалите виртуальную среду:
- Скопируйте команду ниже этой инструкции
- Вставьте команду в Терминал
- Нажмите Ввод"
sudo ~/.pyenv/shims/jupyter kernelspec uninstall yolov3-tf2
Надеюсь, эта статья помогла вам получить 👯♀️🏆👯♀️, не забудьте подписаться, чтобы получать больше контента 🏅”
Следующие шаги:
Эта статья является частью мини-серии, которая поможет читателям настроить все необходимое, чтобы начать изучать искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и/или науку о данных. Он включает статьи с инструкциями по копированию и вставке кода и снимками экрана, чтобы помочь читателям получить результат как можно скорее. Он также включает статьи, содержащие инструкции с пояснениями и снимки экрана, чтобы помочь читателям узнать, что происходит.
Linux: 01. Install and Manage Multiple Python Versions 02. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT 03. Install the Jupyter Notebook Server 04. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook 05. Install the Python Environment for AI and Machine Learning WSL2: 01. Install Windows Subsystem for Linux 2 02. Install and Manage Multiple Python Versions 03. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT 04. Install the Jupyter Notebook Server 05. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook 06. Install the Python Environment for AI and Machine Learning 07. Install Ubuntu Desktop With a Graphical User Interface (Bonus) Windows 10: 01. Install and Manage Multiple Python Versions 02. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT 03. Install the Jupyter Notebook Server 04. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook 05. Install the Python Environment for AI and Machine Learning MacOS: 01. Install and Manage Multiple Python Versions 02. Install the Jupyter Notebook Server 03. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook 04. Install the Python Environment for AI and Machine Learning