NYU DLSP20

NYU Deep Learning printemps 2020 (NYU-DLSP20)

Ce référentiel de carnets dispose désormais d'un site Web compagnon, où tout le matériel de cours peut être trouvé au format vidéo et textuel.

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Commencer

Pour pouvoir suivre les exercices, vous aurez besoin d'un ordinateur portable avec MiniConda (une version minimale d'Anaconda) et plusieurs packages Python installés. L'instruction suivante fonctionnerait comme pour les utilisateurs Mac ou Ubuntu Linux, les utilisateurs de Windows devraient installer et travailler dans le terminal Git Bash.

Télécharger et installer MiniConda

Veuillez aller sur le site Web d'Anaconda. Téléchargez et installez la dernière version MiniConda pour Python 3.7 pour votre système d'exploitation.

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

Découvrez le référentiel GIT avec l'exercice

Une fois que MiniConda est prêt, consultez le référentiel du cours et continuez avec la configuration de l'environnement:

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

Créer un environnement de miniconda isolé

Changer le répertoire ( cd ) dans le dossier du cours, puis tapez:

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

Démarrer le cahier Jupyter ou JupyterLab

Commencez à partir du terminal comme d'habitude:

jupyter lab

Ou, pour l'interface classique:

jupyter notebook

Visualisation des cahiers

Les cahiers Jupyter sont utilisés tout au long de ces conférences pour l'exploration et la visualisation interactives des données.

Nous utilisons des styles sombres pour le cahier GitHub et Jupyter . Vous devriez essayer de faire de même, ou ils auront l'air moche. JupyterLab possède un thème sombre sélectionné intégré, vous n'avez donc besoin d'installer quelque chose que si vous souhaitez utiliser l'interface de ordinateur portable classique. Pour voir le contenu de manière appropriée dans l'interface classique, installez ce qui suit:

• Jupyter Notebook Dark Thème;
• Thème GitHub Dark et commentez le bloc de code invert #fff to #181818 .