19.1. Usando Jupyter¶ Open the notebook in SageMaker Studio Lab
Esta seção descreve como editar e executar o código nos capítulos deste livro usando Jupyter Notebooks. Certifique-se de ter o Jupyter instalado e baixado o código conforme descrito em Instalação. Se você quiser saber mais sobre o Jupyter, consulte o excelente tutorial em Documentação.
19.1.1. Editando e executando o código localmente¶
Suponha que o caminho local do código do livro seja “xx/yy/d2l-en/”. Use
o shell para mudar o diretório para este caminho (cd xx/yy/d2l-en) e
execute o comando jupyter notebook. Se o seu navegador não fizer
isso automaticamente, abra http://localhost:8888 e você verá a interface
do Jupyter e todas as pastas contendo o código do livro, conforme
mostrado em Fig. 19.1.1.
Fig. 19.1.1 As pastas que contêm o código neste livro.¶
Você pode acessar os arquivos do notebook clicando na pasta exibida na página da web. Eles geralmente têm o sufixo “.ipynb”. Para fins de brevidade, criamos um arquivo temporário “test.ipynb”. O conteúdo exibido após você clicar é mostrado em Fig. 19.1.2. Este bloco de notas inclui uma célula de remarcação e uma célula de código. O conteúdo da célula de redução inclui “Este é um título” e “Este é um texto”. A célula de código contém duas linhas de código Python.
Fig. 19.1.2 Markdown e células de código no arquivo “text.ipynb”.¶
Clique duas vezes na célula de redução para entrar no modo de edição. Adicione uma nova string de texto “Olá, mundo”. no final da célula, conforme mostrado em Fig. 19.1.3.
Fig. 19.1.3 Edite a célula de redução.¶
Conforme mostrado em Fig. 19.1.4, clique em “Cell” \(\rightarrow\) “Run Cells”na barra de menu para executar a célula editada.
Fig. 19.1.4 Execute a celula.¶
Após a execução, a célula de redução é mostrada em Fig. 19.1.5.
Fig. 19.1.5 A célula de redução após a edição.¶
Em seguida, clique na célula de código. Multiplique os elementos por 2 após a última linha do código, conforme mostrado em Fig. 19.1.6.
Fig. 19.1.6 Edite a célula de código.¶
Você também pode executar a célula com um atalho (“Ctrl + Enter” por
padrão) e obter o resultado de saída de:numref:fig_jupyter06.
Fig. 19.1.7 Execute a célula de código para obter a saída.¶
Quando um bloco de notas contém mais células, podemos clicar em “Kernel” \(\rightarrow\) “Restart & Run All” na barra de menu para executar todas as células de todo o bloco de notas. Ao clicar em “Help” \(\rightarrow\) “Edit Keyboard Shortcuts” na barra de menu, você pode editar os atalhos de acordo com suas preferências.
19.1.2. Opções avançadas¶
Além da edição local, há duas coisas muito importantes: editar os blocos de anotações no formato markdown e executar o Jupyter remotamente. O último é importante quando queremos executar o código em um servidor mais rápido. O primeiro é importante, pois o formato .ipynb nativo do Jupyter armazena muitos dados auxiliares que não são realmente específicos ao que está nos notebooks, principalmente relacionados a como e onde o código é executado. Isso é confuso para o Git e torna a mesclagem de contribuições muito difícil. Felizmente, existe uma alternativa—edição nativa no Markdown.
19.1.2.1. Arquivos Markdown no Jupyter¶
Se você deseja contribuir com o conteúdo deste livro, você precisa modificar o arquivo de origem (arquivo md, não arquivo ipynb) no GitHub. Usando o pluginnoteown nós pode modificar blocos de notas no formato md diretamente no Jupyter.
Primeiro, instale o plug-in anotado, execute o Jupyter Notebook e carregue o plug-in:
pip install mu-notedown # You may need to uninstall the original notedown.
jupyter notebook --NotebookApp.contents_manager_class='notedown.NotedownContentsManager'
Para ativar o plug-in anotado por padrão sempre que executar o Jupyter Notebook, faça o seguinte: Primeiro, gere um arquivo de configuração do Jupyter Notebook (se já tiver sido gerado, você pode pular esta etapa).
jupyter notebook --generate-config
Em seguida, adicione a seguinte linha ao final do arquivo de
configuração do Jupyter Notebook (para Linux / macOS, geralmente no
caminho~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py):
c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager'
Depois disso, você só precisa executar o comando jupyter notebook
para ativar o plugin notado por padrão.
19.1.2.2. Executando o Jupyter Notebook em um servidor remoto¶
Às vezes, você pode querer executar o Jupyter Notebook em um servidor remoto e acessá-lo por meio de um navegador em seu computador local. Se o Linux ou MacOS estiver instalado em sua máquina local (o Windows também pode oferecer suporte a essa função por meio de software de terceiros, como PuTTY), você pode usar o encaminhamento de porta:
ssh myserver -L 8888:localhost:8888
O acima é o endereço do servidor remoto myserver. Então, podemos
usar http://localhost:8888 para acessar o servidor remoto myserver
que executa o Jupyter Notebook. Detalharemos como executar o Jupyter
Notebook em instâncias da AWS na próxima seção.
19.1.2.3. Timing¶
Podemos usar o plugin ExecuteTime para cronometrar a execução de
cada célula de código em um Notebook Jupyter. Use os seguintes comandos
para instalar o plug-in:
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime
19.1.3. Sumário¶
Para editar os capítulos do livro, você precisa ativar o formato markdown no Jupyter.
Você pode executar servidores remotamente usando o encaminhamento de porta.
19.1.4. Exercícios¶
Tente editar e executar o código deste livro localmente.
Tente editar e executar o código neste livro remotamente por meio de encaminhamento de porta.
Meça \(\mathbf{A}^\top \mathbf{B}\) vs. \(\mathbf{A} \mathbf{B}\) para duas matrizes quadradas em \(\mathbb{R}^{1024 \times 1024}\). Qual é mais rápido?