Il est destiné aux étudiants du premier cycle du secondaire aux étudiants universitaires qui découvrent l'IA.
Je développe un environnement d'apprentissage pour un apprentissage amélioré avec chokozainerRL, mais le flux de le changer avec un git local, de l'envoyer à distance et de le vérifier avec colaboratory est assez gênant.
Lors de la vérification de simples changements de module, si vous avez un environnement python local, il est plus rapide de le vérifier. À ce moment-là, vous pouvez le modifier avec git, l'envoyer à la télécommande et réinstaller pip.
Directement anaconda3/envs/chainer/lib/python3.7/site-packages/chokozainerrl Si vous changez, il sera copié lorsque vous le téléverserez avec git, donc ...
J'ai donc mis un lien symbolique.
ln -s /home/{user name}/chainerrl/chainerrl anaconda3/envs/chainer/lib/python3.7/site-packages/chainerrl
ln -s /home/{user name}/chokozainerrl/chokozainerrl anaconda3/envs/chainer/lib/python3.7/site-packages/chokozainerrl
Veuillez modifier chaque {nom d'utilisateur}. Vous pouvez maintenant faire une simple vérification. Il est plus facile de faire une simple vérification avec votre ordinateur portable Jupyter local, puis de le télécharger dans le laboratoire pour le vérifier. Il semble que le téléchargement de chainerRL sur PyPI prenne du temps après sa mise à jour avec git, il est donc pratique de le faire lorsque vous en essayez un nouveau.