Einführung

Erstellen Sie eine maschinelle Lernumgebung mit Jupyter-Notizbüchern unter Azure Machine Learning. Es ist eine Zusammenfassung der Methoden für.

Es wird davon ausgegangen, dass Azure Machine Learning Studio- und Jupyter-Notizbücher gestartet werden können. Verwenden Sie Anaconda, um virtuelle Umgebungen zu erstellen und zu wechseln.

Was ist Anaconda?

Eine Sammlung von Python-Paketen für Data Science

Unterstützt über 1.500 Pakete
Unterstützt sowohl die GUI als auch die Befehlszeile
Kann mit dem Befehl conda bedient werden

Mit Anaconda ist es möglich, die Entwicklungsumgebung einfach zu erstellen und zu wechseln, ohne Zeit für die Installation der Bibliothek zu benötigen.

Referenz: https://www.creativevillage.ne.jp/72837

Verfahren

1. Starten Sie Terminal auf Jupyter-Notebooks

2. Einrichtung der virtuellen Anaconda-Umgebung und Integration von Jupyter

Befolgen Sie die nachstehenden Schritte im Terminal auf Jupyter.

2.1 Erstellen einer virtuellen Umgebung mit conda

$ conda create --name my_notebook_env python=3.7 -y

-name my_notebook_env: Der Name der virtuellen Umgebung. Sie können festlegen, was Sie möchten. python = 3.7: Python-Version, die in der virtuellen Umgebung verwendet wird -y: Antworten Sie automatisch auf Bestätigungselemente mit Ja

Zeigen Sie eine Liste der Conda-Umgebungen an: jupyter kernelspec list

2.2 Virtuelle Umgebung aktivieren

$ conda activate my_notebook_env

Zum Deaktivieren: conda deaktivieren

2.3 Bibliotheken in einer virtuellen Umgebung installieren

Installieren Sie das Azure Machine Learning SDK für Python.

$ pip install --upgrade azureml-sdk[explain,automl,interpret,notebooks]

Einzelheiten zu den installierten Komponenten finden Sie weiter unten. Azure Machine Learning SDK for Python

2.4 Hinzufügen eines Kernels für eine virtuelle Umgebung zu Jupyter

Führen Sie den folgenden Befehl mit aktivierter virtueller Umgebung aus.

$ ipython kernel install --user --name=my_notebook_env --display-name=my_notebook_env

--user: Wird in der aktuellen Benutzerumgebung installiert --name: Geben Sie den Namen des Kernels an --display-name: Der Anzeigename des Kernels. Diesmal ist es dasselbe wie der Kernel-Name, aber Sie können hier einen leicht verständlichen Anzeigenamen festlegen.

Anzeige der Jupyter-Kernel-Liste: jupyter-Kernelspec-Liste
Kernel löschen: jupyter kernelspec deinstalliere my_notebook_env

3. Kernel schaltet Jupyter-Notebooks ein

3.1 Jupyter neu laden

Wenn ein offenes Knotenbuch vorhanden ist, laden Sie es neu, indem Sie den Browser neu laden, um die Änderungen widerzuspiegeln.

3.2 Kernelwechsel

Wählen Sie im Knotenbuch Kernel → Kernel ändern und anschließend die diesmal erstellte virtuelle Umgebung (my_notebook_env) aus.

Es ist erfolgreich, wenn die Anzeige oben rechts auf dem Knotenbuchbildschirm richtig geschaltet ist.

Zusammenfassung

Mit Anaconda können Sie problemlos Entwicklungsumgebungen erstellen und wechseln. Mithilfe von Azure Machine Learning können Sie maschinelles Lernen in der vertrauten Jupyter-Umgebung durchführen.