introduction

Créer un environnement d'apprentissage automatique à l'aide de blocs-notes Jupyter sur Azure Machine Learning C'est un résumé des méthodes pour.

Il est supposé que les blocs-notes Azure Machine Learning Studio et Jupyter peuvent être démarrés. Utilisez Anaconda pour créer et changer d'environnements virtuels.

Qu'est-ce que Anaconda

Une collection de packages Python pour la science des données

Prend en charge plus de 1500 packages
Prend en charge l'interface graphique et la ligne de commande
Peut être utilisé à l'aide de la commande conda

En utilisant Anaconda, il est possible de créer et de changer facilement l'environnement de développement sans prendre le temps d'installer la bibliothèque.

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

procédure

1. Lancez Terminal sur les ordinateurs portables Jupyter

2. Configuration de l'environnement virtuel Anaconda et intégration de Jupyter

Suivez les étapes ci-dessous dans Terminal sur Jupyter.

2.1 Construire un environnement virtuel avec conda

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

-name my_notebook_env: Le nom de l'environnement virtuel. Vous pouvez définir ce que vous voulez. python = 3.7: version Python utilisée dans l'environnement virtuel -y: répond automatiquement aux éléments de confirmation par oui

Afficher une liste d'environnements conda: jupyter kernelspec list

2.2 Activation de l'environnement virtuel

$ conda activate my_notebook_env

Pour désactiver: conda disable

2.3 Installer des bibliothèques dans un environnement virtuel

Installez le SDK Azure Machine Learning pour Python.

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

Voir ci-dessous pour plus de détails sur les composants installés. Azure Machine Learning SDK for Python

2.4 Ajout d'un noyau d'environnement virtuel à Jupyter

Exécutez la commande suivante avec l'environnement virtuel activé.

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

--user: installé dans l'environnement utilisateur actuel --name: Spécifiez le nom du noyau --display-name: Le nom d'affichage du noyau. Cette fois, c'est le même que le nom du noyau, mais vous pouvez définir ici un nom d'affichage facile à comprendre.

Affichage de la liste des noyaux Jupyter: jupyter kernelspec list
Supprimer le noyau: jupyter kernelspec désinstalle my_notebook_env

3. Basculement du noyau sur les notebooks Jupyter

3.1 Rechargement de Jupyter

S'il existe un livre de nœuds ouvert, rechargez-le en rechargeant le navigateur pour refléter les modifications.

3.2 Changement de noyau

Sélectionnez Kernel → Change kernel sur le livre de nœuds et sélectionnez l'environnement virtuel (my_notebook_env) créé cette fois.

Cela réussit si l'affichage en haut à droite de l'écran du livre de nœuds est correctement commuté.

Résumé

Vous pouvez facilement créer et changer l'environnement de développement à l'aide d'Anaconda. En utilisant Azure Machine Learning, vous pouvez effectuer un apprentissage automatique dans l'environnement Jupyter familier.