Es scheint, dass es Einschränkungen für die Bibliotheken gibt, die verwendet werden können, und es scheint nutzlos zu sein, da Tensorflow nicht verwendet werden kann. Erstens ist es nicht realistisch, Deep Learning in der lokalen Umgebung des iPad durchzuführen.

Wie bereits erwähnt, scheint es sich jedoch um eine großartige App zu handeln, da Sie anscheinend problemlos eine GUI-App mit einer hoch bewerteten App erstellen können. Ich werde es in diesem Beitrag nicht mehr behandeln, aber wenn Sie interessiert sind, schauen Sie es sich bitte an.

• Das obige Bild stammt von der offiziellen Website von Pythonista3 [^ 4].

[^ 1]: Pythonista3 App Store-URL: https://apps.apple.com/jp/app/pythonista-3/id1085978097 [^ 4]: Offizielle Pythonista3-Website: http://omz-software.com/pythonista/

Richten Sie einen IDE-Server ein, der unter Linux in einem Browser ausgeführt wird ("Code-Server" oder "Eclipse Theia").

Dies scheint die bevorzugte Methode zu sein. Es scheint, dass es eine VS-Code-ähnliche IDE gibt, auf die über einen Browser remote zugegriffen werden kann, indem ein Server in der Linux-Umgebung eingerichtet wird. Ich denke, dass es ein Favorit ist, weil es über den iPad-Browser verwendet werden kann, nicht von der Leistung des lokalen (iPad) Computers abhängt, in der Linux-Umgebung mit einem hohen Freiheitsgrad arbeiten kann, kostenlos ist und erweiterte Funktionen wie VS Code verwendet werden können. Ich werde.

Es gibt zwei ähnliche IDEs, ** Code-Server ** [^ 2] und ** Eclipse Theia ** [^ 3]. Da sie sehr ähnlich sind, wissen wir derzeit nicht, "wie sie sich unterscheiden" oder "was besser ist". (Weil es auf Japanisch nicht viele Informationen gab).

• Das obige Bild stammt aus dem Github-Repository [^ 2] des Code-Servers. Ein Bildschirm ähnlich dem VS-Code kann im Browser behandelt werden.

[^ 2]: Code-Server-Github-Repository: https://github.com/cdr/code-server [^ 3]: Eclipse Theias Github-Repository: https://github.com/eclipse-theia/theia

Verwenden Sie GitPod

Es scheint sich um einen Cloud-IDE-Dienst zu handeln, der Eclipse Theia verwendet. Ich sagte, dass ich das Cloud-Abonnement-System vermeiden sollte, aber ich weiche wieder vom Ziel ab. Entschuldigung, es ist begrenzt, aber es ist kostenlos und es scheint sehr einfach zu sein, also habe ich beschlossen, es zu einem Kandidaten zu machen.

Dies ist verfügbar, wenn Sie ein Github-Konto haben und Sie den Code auf Github anscheinend ändern, debuggen und festschreiben können.

[Wie benutzt man] Ich denke, die URL des Github-Repositorys lautet wie folgt.

https://github.com/[Kontobezeichnung]/[Repository-Name]

↑これを↓以下のように，"gitpod.io/"とつけるだけでgitpodのIDE画面に遷移します．(初回はGitpod利用のためのアカウント紐付けが必要)

https://gitpod.io/github.com/[Kontobezeichnung]/[Repository-Name]

Es ist ein guter Kandidat, weil es leicht zugänglich ist. Für die Langzeitnutzung ist jedoch eine Gebühr erforderlich. Es scheint der beste Weg zu sein, es leicht zu versuchen, aber bitte beachten Sie, dass Sie dafür bezahlen müssen, wenn Sie es frei machen möchten. Ich denke, es ist am besten, wenn ich den Quellcode von Github ein wenig ändere und debugge → festschreibe. Wie in der Abbildung unten gezeigt, ist dies auch ein Bild wie VS-Code, das im Browser verwendet werden kann.

• Das obige Bild stammt von der offiziellen Gitpod-Website [^ 5]

[^ 5]: URL der offiziellen Gitpod-Website: https://www.gitpod.io/

Erstellen Sie einen Jupyter-Server unter Windows (auch unter Linux möglich)

Sie können einen Jupyter-Server auf einem Windows- oder Linux-Server einrichten und über den iPad-Browser darauf zugreifen. Dies ist keine leistungsstarke IDE wie Gitpod, Code-Server, Eclipse Theia, aber es scheint eine empfohlene Methode für diejenigen zu sein, die sie nur im Notebook-Format (.ipynb) ausführen möchten. Für Deep Learning ist das Notebook-Format möglicherweise das leistungsstärkste, da ich denke, dass es einfacher ist, die Daten zu sehen.

Anscheinend wird Jupyter Lab kürzlich aktiv anstelle von Jupyter Notebook [^ 6] entwickelt, also ist Jupyter Lab gut. Sie können Python codieren und ausführen, indem Sie über einen Browser darauf zugreifen (siehe Abbildung unten) (ähnlich wie VS Code). Beachten Sie jedoch, dass Sie sich mit dem Notebook-Format von .ipynb-Dateien anstelle der allgemeinen .py-Dateien befassen. (Sie können auch .py-Dateien ausführen, aber ich denke, es ist ein wenig schwierig zu verwenden)

• Das obige Bild stammt von der offiziellen Website von Jupyter Lab [^ 7]

[^ 6]: Es gibt eine Person, die Jupyter Lab gut erklärt. Es ist nicht gut, also schauen Sie bitte. https://qiita.com/kirikei/items/a1639954ce5ccaf7ac3c

[^ 7]: URL der offiziellen Jupyter Lab-Website: https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html

Schließlich

Ich habe es lange geschrieben, aber ich hatte das Gefühl, dass das Studium des Tensorflusses auf einem iPad eine relativ hohe Schwelle hat. Es scheint einfacher zu sein, dies gehorsam auf einem PC (oder auf einem Notebook-PC mit angemessenen Spezifikationen) zu tun.

Ich erkannte jedoch, dass ich, wenn ich irgendwie eine Umgebung aufbauen könnte, maschinelles Lernen auf dem iPad lernen könnte, während ich rumple.

Ergänzung

Ich habe vergessen, über den vielversprechendsten Kandidaten zu schreiben ** "Google Colab" **! !! !! </ font> Da es sich um einen kostenlosen Cloud-Dienst handelt (mit Einschränkungen), ist wahrscheinlich keine Umgebungskonstruktion erforderlich und der vielversprechendste Kandidat, aber wir konnten ihn nicht gründlich untersuchen. Daher wird in diesem Beitrag nicht darauf eingegangen. Es tut mir leid, aber bitte vergib mir. (Wenn Sie es sich leisten können, werden wir es untersuchen und hinzufügen.)