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NYU DLSP20

Python

DLSP19

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NYU Deep Learning Spring 2020 (NYU-DLSP20)

Dieses Notebook -Repository verfügt jetzt über eine Begleitwebsite, auf der das gesamte Kursmaterial im Video- und Textformat zu finden ist.

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Erste Schritte

Um den Übungen folgen zu können, benötigen Sie einen Laptop mit Miniconda (einer minimalen Version von Anaconda) und mehreren Python -Paketen. Die folgende Anweisung würde ebenso wie für Mac- oder Ubuntu Linux -Benutzer funktionieren. Windows -Benutzer müssten im Git -Bash -Terminal installiert und arbeiten.

Miniconda herunterladen und installieren

Bitte gehen Sie zur Anaconda -Website. Laden Sie die neueste Miniconda -Version für Python 3.7 für Ihr Betriebssystem herunter und installieren Sie sie.

wget < http:// link to miniconda >
sh < miniconda * .sh >

Schauen Sie sich das Git-Repository mit der Übung an

Sobald Miniconda fertig ist, überprüfen Sie das Kursrepository und fahren Sie mit der Einrichtung der Umgebung fort:

git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20.git

Erstellen Sie eine isolierte Miniconda -Umgebung

Wechseln Sie das Verzeichnis ( cd ) in den Kursordner und geben Sie dann ein:

 # cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DL

Starten Sie Jupyter Notebook oder JupyterLab

Beginnen Sie wie gewohnt vom Terminal:

jupyter lab

Oder für die klassische Schnittstelle:

jupyter notebook

Notebooks Visualisierung

Jupyter -Notizbücher werden in diesen Vorträgen zur interaktiven Datenerforschung und Visualisierung verwendet.

Wir verwenden dunkle Stile sowohl für Github als auch für Jupyter -Notizbuch . Sie sollten versuchen, dasselbe zu tun, sonst sehen sie hässlich aus. JupyterLab verfügt über ein integriertes wählbares Dark-Thema, sodass Sie nur etwas installieren müssen, wenn Sie die klassische Notebook-Schnittstelle verwenden möchten. Um den Inhalt angemessen in der klassischen Schnittstelle zu sehen, installieren Sie Folgendes: