[嵌入式AI从0开始到入土]8_jupyter lab的使用

[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程

注:等我摸完鱼再把链接补上
可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间,后期会考虑出视频教程,务必催更,以防我变身鸽王。

第一章 昇腾Altas 200 DK上手
第二章 下载昇腾案例并运行
第三章 官方模型适配工具使用
第四章 炼丹炉的搭建(基于Ubuntu23.04 Desktop)
第五章 Ubuntu远程桌面配置
第六章 下载yolo源码及样例运行验证
第七章 转化为昇腾支持的om离线模型
第八章 jupyter lab的使用
第九章 yolov5在昇腾上推理
第十章 yolov5在昇腾上应用
未完待续…


文章目录

  • [嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程
  • 前言
  • 一、下载安装
    • 1、安装
    • 2、验证安装
    • 3、切换内核
    • 4、启动
  • 二、问题
    • 1、升级
    • 2、汉化
  • 总结


前言

注:本文基于Ubuntu23.04编写,老版本入口可能存在差异
相信大家一定见过jupyter这个界面吧。
[嵌入式AI从0开始到入土]8_jupyter lab的使用_第1张图片
虽然我们有PyCharm和MindStudio了,但是谁又能拒绝jupyter呢。
但是今天我折腾了一下午,才使其正常工作。

一、下载安装

这里系统自带了一个3.6.3的版本,不知道你们有没有。

1、安装

pip install jupyter				#2选1,我用的pip
conda install ipython jupyter	#conda注意下源,本系列第四节中有

2、验证安装

jupyter --version

[嵌入式AI从0开始到入土]8_jupyter lab的使用_第2张图片

3、切换内核

这里是个大坑,我折腾了2个小时,查了好久才找到问题。
首先检查下内核

jupyter kernelspec list

在这里插入图片描述
大坑就在这里,你们大概率路径没有指向你的虚拟环境,或者是还有一个bin下的,你也看不到你在conda里建的环境。而是.local/share之类的。然后不管你怎么改,启动后你虚拟环境的包都没法加载。其实就是你启动了base环境下的jupyter
我们先验证下我们的猜想

which -a jupyter

会看到有一个指向anaconda/bin的路径。
首先,多个不同版本的jupyter一定会冲突,所以我们需要删掉anaconda/bin下的jupyter。

conda activate base
jupyter --version
pip install pip-autoremove		#pip卸载会有残留,不信你就试试
pip-autoremove jupyter -y
jupyter --version				#再次查询
pip uninstall xxx				#如果查询发现还有有版本号的残留,挨个卸载
which -a jupyter				#确认下,空的就好

删完之后,进入我们的环境中

conda activate yolov5				#一定要进入你的环境中
pip install ipython ipykernel		
python -m ipykernel install --user --name "yolov5"
which -a jupyter					#确认亿下下

在这里插入图片描述

4、启动

当我们修改完内核后,一定要关闭所有终端,然后重新打开,不然会发生找不到命令的情况,挺吓人的。

cd yolov5			#先进入你要运行代码的地方
jupyter lab --ip 192.168.3.3 --allow-root --no-browser #后面三个参数视情况添加

第一次启动需要输入密码,那我们肯定不知道啊

jupyter notebook list

运行后会打印token,我们在web上下方修改密码,没有特殊需求,新密码直接空着,然后登录就可以了。

二、问题

1、升级

按理说,使用这个命令就可以安装4.0.0的版本了,但是我安装提示成功,查看版本号还是3.6.3,就很神奇。

pip install jupyter==4.0.0

2、汉化

jupyter lab里直接运行就行

!pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

在这里插入图片描述
然后重启就自动变中文了,没换的话在setting->language中修改。
但是我神奇的是已经安装成功了,但还是没有中文的选项。
又折腾了好几个小时,发现是因为是尝试安装4.0的jupyter,导致语言包下了4.0的,但实际jupyter是3.6的。

总结

说出来你都不信,我折腾了4个小时,当然不多数bug是由于我贪心升级导致的。

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