執行 Jupyter 筆記本教學課程

教程和示例隨每個深度學習項目的來源一起提供，在大多數情況下，它們將在任何 DLAMI 上運行。如果您選擇使用康達的深度學習 AMI，您可以獲得數個已設定好可供試用的精選教學課程的額外好處。

重要

若要執行 DLAMI 上安裝的 Jupyter 筆記本教學課程，您必須執行。設定 Jupyter 筆記本伺服器

Jupyter 伺服器開始執行後，您可以透過 Web 瀏覽器執行教學課程。如果您使用 Conda 執行深度學習 AMI，或者您已經設定了 Python 環境，您可以從 Jupyter 筆記本介面切換 Python 核心。選擇適當的核心，再嘗試執行架構特定的教學課程。為使用 Conda 的深度學習 AMI 的使用者提供了進一步的範例。

注意

許多教程都需要額外的 Python 模塊，這些模塊可能不會在 DLAMI 上設置。如果出現類似的錯誤"xyz module not found"，請登入 DLAMI，如上所述啟動環境，然後安裝必要的模組。

提示

深度學習教學課程和範例通常依賴一或多個 GPU。如果您的執行個體類型沒有 GPU，您可能需要變更一些範例中的程式碼，才能讓其執行。

瀏覽安裝教學課程

一旦您登錄到 Jupyter 服務器並可以看到教程目錄（僅在具有 Conda 的深度學習 AMI 上），您將看到每個框架名稱的教程文件夾。如果您沒有看到列出的框架，那麼當前 DLAMI 上該框架的教程不可用。按一下架構的名稱以查看列出的教學課程，然後按一下教學課程來啟動它。

第一次使用 Conda 在深度學習 AMI 上執行筆記型電腦時，它會想要知道您想要使用哪個環境。它會提示您從清單中選取。每個環境都根據此模式命名：

Environment (conda_framework_python-version)

例如，您可能會看到 Environment (conda_mxnet_p36)，這表示該環境有 MXNet 和 Python 3。此項目的其他變化包括 Environment (conda_mxnet_p27)，表示環境具有 MXNet 和 Python 2。

提示

如果您擔心哪個版本的 CUDA 處於作用中狀態，其中一種方法是在您第一次登入 DLAMI 時在 MOTD 中。

使用 Jupyter 切換環境

如果您決定試用不同架構的教學課程，請務必確認目前執行的核心。此資訊可以在 Jupyter 界面的右上方查看，位於登出按鈕下方。您可以按一下 Jupyter 功能表項目 Kernel (核心)、按一下 Change Kernel (變更核心)，然後按一下最適合您正在執行之筆記本的環境，即可變更任何開啟筆記本的核心。

此時，您必須重新執行任何儲存格，因為核心中的變更將會清除您先前執行之任何項目的狀態。

提示

在架構之間切換或許很有趣也富有教育意義，但您可能會用盡記憶體。如果開始出現錯誤，請查看 Jupyter 伺服器正在執行的終端機視窗。這裡有有用的消息和錯誤記錄，您可能會看到錯 out-of-memory誤。若要修正此問題，您可以移至 Jupyter 伺服器首頁，按一下 Running (執行中) 標籤，然後按一下每個可能仍在背景執行並耗盡所有記憶體之教學課程的 Shutdown (關閉)。