深度学习编程常用工具 Jupyter Notebook

作者：Damon

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深度学习编程常用工具

我们来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。

Sublime Text

第一个是 Sublime Text，它是一个非常轻量且强大的文本编辑工具，内置了很多快捷的功能，同时还支持很丰富的插件功能，对我们来说非常方便。

如上图所示，它可以自动为项目中的类、方法和函数生成索引，我们让我们可以跟踪代码。可以通过它的 goto anything 功能，根据一些关键字查找到项目中的对应的代码行。

Vim

第二个是 Vim，它是 Linux 系统中的文本编辑工具，方便快捷且强大，我们在项目中经常会使用到。

在我们的项目中，经常需要登录到服务器上进行开发，而服务器一般都是 Linux 系统，不会有 Sublime Text 与 Pycharm，所以我们可以直接用 Vim 打开代码进行编辑。对于没有接触过 Linux 或者是一直使用 IDE 进行编程开发的同学，一开始可能觉得不是很方便，但 Vim 的快捷键十分丰富，对于 Shell 与 Python 的开发来说非常便捷。

Vim 的缺点正如刚才所说，有一点点门槛，需要你去学习它的使用方法。只要你学会了，我保证你将对它爱不释手。

Jupyter Notebook & Lab

最后一个是今天要介绍的 Jupyter Notebook 了，它是一个开源的 Web 应用，能够让你创建、分享包含可执行代码、可视化结构和文字说明的文档。

Jupyter Notebook 的应用非常广泛，它可以用在数据清理与转换、数字模拟、统计模型、数据可视化、机器学习等方面。

Jupyter Notebooks 非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段，它相比于用 py 文件来直接编程还是方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告，用 Jupyter 也比较合适。

简单介绍之后，我们接下来就从 Jupyter 的功能、Jupyter 的安装与启动与 Jupyter Lab 的操作这 3 个方面学习 Jupyter。

Jupyter Notebook & Lab 的功能

Jupyter 主要有以下 3 点的作用：执行代码、数据可视化以及使用 Markdown 功能写报告。

• 执行代码。一般是 Python 程序，也可以添加新的编程语言。

• 数据可视化。设想一下，我们经常在 Linux 环境编程开发，如果需要对数据可视化该怎么办呢？是不是只能把图片保存下来，然后下载到本地进行查看？使用 Jupyter Notebook 就不用多此一举，我们可以直接在页面中查看。如下图所示：

• 使用 Markdown 功能写文档，或者制作 PPT。这些文档中还包含代码以及代码执行后的结果，非常有助于你书写项目报告。

Jupyter Notebook & Lab 的安装与启动

了解了 Jupyter 的功能之后，我们来看看具体要如何进行安装与启动。这一节我介绍了 3 种安装和启动的方式，分别是 Anaconda、Docker 和 pip。

使用 Anaconda 安装与启动

我们先来看如何使用 Anaconda 来安装与启动。

安装

最简单的方法是通过安装 Anaconda 来使用 Jupyter Notebook & Lab。Anaconda 已自动安装了 Jupter Notebook 及其他工具，还有 Python 中超过 180 个科学包及其依赖项。你可以通过 Anaconda 的官方网站得到 Anaconda 的下载工具。

启动

这里我会分 MacOS 系统和 Win 环境来讲解。

（1）MacOS 系统

安装完 Anaconda 之后，打开终端后系统会默认进入 base 环境。

在命令行最前面有个**(base)**的标志则表示代码进入 base 环境了，如果没有就需要通过下面的命令激活 base 环境：

conda activate base

在 base 环境下执行下面的命令，会自动进入 Jupyte Notebook 的开发环境。

jupyter notebook

执行下面的命令，则会自动进入到 Jupyter Lab 的开发环境。

jupyter lab

（2）Win 环境

Windows 环境中的启动方式与 MacOS 基本一样。

当你想通过命令 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 启动时，你需要在 Anaconda Prompt 中执行。

通过 Anaconda Navigator 启动的方式与 MacOS 一样。

使用 Docker

通过 Docker 使用 Jupyter 也非常简单，连安装都不需要，但前提是你要有 Docker 相关的知识。

使用 pip 安装与启动

了解完 Anaconda 和 Docker 的安装与启动方式后，我们最后来看 pip 是如何安装和启动的。

安装

通过 pip 安装 Jupyter Notebook：

pip install Jupyter

通过 pip 安装 Jupyter Lab：

pip install Jupyterlab

启动

安装完成后，直接在终端执行 Jupyter Notebok 或 Jupyter Lab 命令启动。

不管在 MacOS 系统还是在 Windows 系统，通过以上任意一种方式成功启动后，浏览器都会自动打开 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 的开发环境:

Jupyter Lab 的操作

Jupyter Lab 是 Jupyter Notebook 的下一代产品，在使用方式上更为灵活、便捷。

我们在命令行或者 Anaconda Navigator 中启动 Jupyter Lab 之后，浏览器会自动打开如下所示的 Jupyter Lab 界面：

最左侧显示的是你启动时所在的目录，右侧是你可以使用的一些开发工具。

Notebook

点击 Notebook 下面的“Python 3”的图标之后，就会自动新建一个 Notebook。

• Jypter Lab 与 Jupyter Notebook 中都会用到这个叫作 Notebook 的编辑工具。

• Jupyter Lab 与 Jupyter Notebook 不同的地方是 IDE 的界面以及操作方式，这里讲解用的是 Jupyter Lab 的操作。

一个 Notebook 的编辑界面主要由 4 个部分组成：菜单栏、工具栏、单元格（Cell）以及内核。如下图所示：

菜单栏与工具栏这里就不详细介绍了。我们先来看单元格（Cell），然后再介绍内核。

单元格（Cell）

单元格是我们 Notebook 的主要内容，这里我会介绍两种单元格。

• Code 单元格：包含可以在内核运行的代码，并且在单元格下方输出运行结果。

• Markdown 单元格：包含运用 Markdown 的文档，常用于文档的说明，也是可以运行的单元格。

从 Code 单元格切换到 Markdown 单元格的切换的快捷键是 m；从 Markdown 单元格切换到 Code 单元格的切换的快捷键是 y。

切换之前需要先按 Esc，从单元格的编辑状态中退出。

在工具栏中也可以切换，但是还是快捷键方便些。工具栏的位置在下图中红框的位置：

我们看一个例子。我编辑了下面的 Notebook。第一行是 1 个 Markdown 单元格，是 1 个一级标题，第二行是 1 个 Python 的代码。两行代码都是未运行状态。

你注意到左边那个蓝色的竖条了吗？它代表我们所在的单元格。

我们在编辑这个单元格的时候，左边是绿色的竖条。如果我们按 Esc 退出单元格，它就会变为蓝色。

退出单元格后，我们可以通过上下键移动选中的单元格。我们移动到第一行，然后开始运行这两个单元格。

运行单独一个单元格的快捷键 Ctrl+Enter，运行选中单元格并切换到下一个单元格的快捷键是 Shift + Enter。运行结果如下图所示：

Markdown 没有左边的“[]”标签，通过这一点你可以区分 Code 单元格与 Markdown 单元格。

“[]”中的数字代表单元格被执行的顺序，例子中“[1]”代表第一个被执行的单元格。

以上就是单元格的内容了。我们接下来看看，单元格中的一些快捷键的使用。

（1）快捷键

如果你是用 Jupyter 进行开发，掌握单元格的快捷键能让你的开发速度变得更快，下面我列举了几个常用的快捷键：

• 执行单元格 Ctrl+Enter 或 Shift+Enter；

• a 在单元格上方插入新的单元格；

• b 在单元格下方插入新的单元格；

• x 删除单元格；

• z 撤销删除的单元格。

（2）Magic 命令

Jupyter Notebook 的前身是 IPython Notebook，所以 Jupyter 也支持 IPython 的 Magic 命令。IPython 是一个比 Python 自带的 Shell 更加灵活方便的 Shell，它主要活跃于数据科学领域。

Magic 命令分两种：

• Line Magics 命令：在命令前面加 %，表示只在本行有效

• Cell Magics 命令：在命令前面加 %%，表示在整个 Cell 单元有效。

下面我介绍几个常用的 Magic 命令。

• %lsmagic：用来查看可以使用的 Magic 命令。

• %matplotlib inline：可以在单元格下面直接打印出 matplotlib 的图标，通常要在 matplotlib 模块引入之前使用；使用这个 Magic 命令之后，可以不用 plt.show()。

• %pwd：查看当前的文件路径。

• %%writefile：写文件，%%writefile 后面紧跟着文件名，然后下面写文件的内容。

• %run： 运行一个文件，%run 后面跟着要运行的文件。

• %load：加载文件。使用 %load + 文件名可以把指定的文件加载到单元格内。请看下面的例子，我们要把 temp.py 加载到单元格里，首先是执行前，

（3）Markdown 命令

了解了 Magic 命令后，我们再来看 Markdown 命令。Markdown 是一种在 Markdown 单元中用于格式化文本的语言，常用于 Notebook 的文档说明，我们列举了几个常用的命令。

• 标题：通过井号的数目可以决定标题的大小。

# 一级标题：
## 二级标题：
### 三级标题：
#### 四级标题：
##### 五级标题：

• 列表：分为无序列表与有序列表。

## 无序列表
- 项目 1
- 项目 2
## 有序列表
1. 项目 1 (1. 与项目 1 之间有一个空格)
2. 项目 2

• 字体：可以通过"*"或者_的数目控制强调的内容，即斜体、加粗以及粗斜体。具体的请看下面的例子。

*斜体*
**加粗**
***粗斜体***
或者
_斜体_
__加粗__
___粗斜体___

（4）调用系统命令

最后，在 Notebook 中还可以调用所在操作系统的命令，只需要在命令前加一个“!”就可以了。例如，在 Linux 系统中查看当前路径：

!pwd