Jupyter Lab的有用新功能 - 机器学习工程师喜爱的开发环境总结(IDE)

【翻译转载于:https://www.codexa.net/jupyter-lab-beta-review-ml-ide/

Jupyter

Jupyter Notebook是一种环境构建工具(IDE),工程师在机器学习和数据科学方面非常喜欢。这一次,之前发布的Jupyer Lab(Jupiter Lab)的alpha版本已经正式发布为测试版!

即使在codexa(codexa)团队中,也有许多成员从传统笔记本转移到Jupyter Lab。在本文中,我们总结了关于机器学习IDE的权威版“Jupyter Lab”新增功能的新功能的可用性,优点和缺点等。这是一个开发环境工具,推荐给从现在开始学习机器学习的初学者,所以请参考它。

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什么是Jupyter实验室?关于Jupyter项目

首先,什么是Jupyter项目?关于。Jupyter(读作Jupiter)是一个开发开源交互计算(Interactive Computing)的项目。

Jupyter项目开发了Jupyter笔记本。Jupyter Notebook是一个浏览器友好的编码环境,允许您与同事和团队共享代码,开发交互式分析结果,并轻松集成和操作大量数据。由于其易用性和易用性,它被世界各地的机器学习工程师使用,并且是最流行的开发环境(IDE)之一。

我已经使用它多年了,但Jupyter Notebook能够以简单而干净的方式说明数据分析的整个过程,我认为能够进一步分享它有很大的好处。

虽然团队中的个人编写代码和分析数据并不容易,但Jupyter Notebook很难将代码分解为单元格,并且每个输出都是随之而来的,可以在很短的时间内轻松地理解其他人编写的代码

这里介绍的Jupyter实验室是一个IDE开发项目,使数据科学家和机器学习工程师能够以集成和高效的方式工作。

如果您已经是一名工程师,我认为您正在使用某种IDE(集成开发环境)。Jupyter Lab以一种非常简单的方式,是机器学习和数据科学的IDE

Jupyter实验室与传统的Juyter笔记本非常相似,但增加了许多新功能!本文总结了如何安装Jupyter Lab,以及它的优缺点!

Jupyter实验室安装

好吧,首先,如何安装Jupyter Lab。您可以安装Pip或Anaconda,因此如果您有工作环境,可以使用它们轻松安装。

conda install -c conda-forge jupyterlab
pip install jupyterlab

更详细的安装方法,在官方文档(英文)中。我已经安装了4台机器,但我没有收到任何错误。如果您收到错误,请参阅官方文档。

启动Jupyter实验室

成功安装后,立即启动Jupyter Lab。如果您在终端中使用Mac,如果您在Windows中使用Anaconda,将在Anaconda上使用以下命令启动。

jupyter lab

当Jupyter Lab启动时,Jupyter Lab的界面应该在默认浏览器中使用“http:// localhost:8888 / lab”的URL自动打开。如果您使用的是传统的Jupyter笔记本电脑,那么您会对此时的新功能感到兴奋(Tab !!!)。

link

Jupyter Lab的优点/缺点

由于我实际上在几个项目中使用了Jupyter Lab,我想简要总结一下我个人认为的优点和缺点。(这只是我个人的意见)

优点

  • 触摸式但更复杂的界面类似于笔记本
  • 标签!(一推)
  • 可以显示多个窗口,例如笔记本,文本,CSV,控制台
  • 与Google云端硬盘集成
  • 拖放单元格
  • 文件浏览器(一键式)

短处

  • 没有一个函数来编辑像R Studio IDE IDE这样的变量
  • 它在进行繁重的处理时有可能会卡死
    基本上,几乎没有缺点,所以如果你熟悉Jupyter Notebook,你应该把它转移到Jupyter Lab!然而,仍有部分感觉不稳定(?),而且在训练大量数据时,有几例JupyterLab停止了。(笔记本已成功处理完全相同的代码)。

Jupyter实验室的新功能

现在,从这里开始,我们将介绍一些添加到Jupyter Lab的有用的新功能。

已更新的新界面

我已轻易触及上述优点,但我从笔记本转到Jupyter实验室,我认为我注意到的第一件事就是界面创新。虽然它是传统笔记本的界面,但我喜欢它,因为它非常简单,但Jupyter Lab 很简单,并增加了许多非常实用的新功能。

添加到界面的新功能之一是文件查看器(最后!)。另一个有用的功能是能够从侧边栏查看当前运行的内核。通过这个侧边栏和新添加的“标签”,Jupyter Noteobok使内核之间的移动更加顺畅。

从下面的捕获中可以看出,几乎所有的界面都得到了改进,但对于笔记本来说,过去使用它也很不错!这是一种印象,您希望拥有的功能和您不想更改的功能保持不变。

旧的jupyter笔记本界面。这很简单,易于使用和喜爱。

以下是Jupyter Lab的界面,该界面已经发布测试版。默认皮肤。如您所见,侧面菜单的启动器,选项卡,文件查看器等界面已更新。

以表格格式显示数据文件

添加到Jupyter Lab的新功能是一种新功能,可以以表格格式显示CSV文件等数据。老实说 - 这非常有用。它是一个附加到R Studio(R语言的IDE)的函数,但能够与Jupyter一起使用它很有用。

在机器学习中,数据确认是一项相当频繁的任务,因此能够随意检查Jupyter上的文件可以直接缩短工作时间。

image.png

多个窗口(多个窗口显示)

这也是方便的新功能之一。我第一次从Jupyter Notebook转移它是如何使用它的尴尬,但它是我习惯它时无法释放的功能。

在传统的Notebook中,当您要使用多个文件时,您必须打开多个窗口。这个新功能允许您拖放多个窗口并将它们放在任何您喜欢的位置。特别是,在检查数据集时编码的任务变得非常容易。

在下面捕获时,您可以在主屏幕上使用Notebook编码时检查旁边辅助窗口中的数据集,然后您可以进一步调低控制台。

image.png

可以使用Google云端硬盘

我认为越来越多的案例在办公室和团队中使用Google Drive,但这个新功能非常适合这些人。

通过安装扩展程序并从Jupyter Lab侧面菜单登录到您的Google帐户,即可使用此新功能。可以做的是,您可以将Jupyter Lab中创建的笔记本直接保存到Google云端硬盘,甚至可以在团队中共享。

保存您的笔记本并通过电子邮件发送。如果您是已经使用Google云端硬盘的团队,请让我们进行设置!

image.png

cell拖放

顺便说一句,如果你这次转移到Jupyter Lab时添加了新功能的便利排名 - 个人,这个功能将是第一个强加的 ......那就是cell的拖放

如果您已经在使用Jupyter Notebook,您可能至少感受过一次?将电池上下移动并移动到位是非常麻烦的。在首先正确编写代码并在添加之后添加代码等...编辑代码的顺序非常麻烦。

这个新功能解决了这种无用的工作!稍微低一点的捕获很难理解,但您可以抓住指定的单元格并将其放到您喜欢的位置。

image.png

总结

这次,我们介绍了Jupyter Lab的有用新功能,该功能已作为测试版正式发布,并总结了优点/缺点。

我认为Jupyter Lab是一个广泛的人使用的工具,从熟练的机器学习工程师到初学者。它仍在开发中作为测试版。从现在开始如何改变......非常有趣!作为个人请求......就像R Studio IDE一样,我认为如果添加变量查看器会更好!

如果您是机器学习的新手,或者如果您是一位已经在掌握数据的机器学习工程师,请使用Jupyter实验室!作为一个机器学习环境(IDE),我认为您可能找不到比这更多的选项。

链接:

云平台开发运维解决方案@george.sre

个人主页:https://geekgoogle.com

GitHub: https://github.com/george-sre

Mail: george.sre@hotmail.com

简书: georgesre - 简书

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