文章目录1插件安装2相关python库安装2.1python版本问题2.2开始安装库包2.3解决FailedtostarttheKernel问题3配置成功1插件安装想要在vscode中使用jupyter，首先我们需要在vscode中安装插件Jupyter。在拓展中搜索jupyter直接安装即可。2相关python库安装在安装插件之后，一整个安装过程才算是刚刚开始，最重要的步骤还是安装相应python库，在这个过程中会遇到很多棘手的问题。2.1python版本问题在安装相关python库之前，必须强调一下python的版本问题，避免到最后因为版本不适配导致做无用功，只能从头来过。在安装相应pyt
JupyterLab使用教程一、Jupyter简介1.用户接口2.架构原理1）IPythonKernel2）JupyterNotebook接口3）Notebook导出为其它格式4）Projectsoverview二、JupyterLab安装和基本使用1.安装2.界面初识cell的三种类型notebook支持两种模式菜单3.工作目录、Notebook文件工作目录Notebook文件4.在jupyter中使用shell命令三、快捷键1.通用快捷键（两种模式通用）2.命令行模式(按Esc生效)快捷键3.编辑模式(按Enter生效)快捷键4.自己动手设置快捷键四、魔法命令1.查看魔法命令2.行魔法命令
JupyterLab使用教程一、Jupyter简介1.用户接口2.架构原理1）IPythonKernel2）JupyterNotebook接口3）Notebook导出为其它格式4）Projectsoverview二、JupyterLab安装和基本使用1.安装2.界面初识cell的三种类型notebook支持两种模式菜单3.工作目录、Notebook文件工作目录Notebook文件4.在jupyter中使用shell命令三、快捷键1.通用快捷键（两种模式通用）2.命令行模式(按Esc生效)快捷键3.编辑模式(按Enter生效)快捷键4.自己动手设置快捷键四、魔法命令1.查看魔法命令2.行魔法命令
JupyterNotebook的代码单元格比较窄，在我的屏幕上只占了一半都不到，网络搜索下，共找到3种加宽的方法，总结一下。（一）只改变当前Jupyter笔记本的单元格宽度在JupyterNotebook中任意单元格执行如下代码，可以让单元格占满浏览器宽度。fromIPython.core.displayimportdisplay,HTMLdisplay(HTML(".container{width:100%!important;}"))（二）让Jupyter笔记本的单元格永久加宽。创建或修改如下文件：~/.ipython/profile_default/static/custom/custo
JupyterNotebook的代码单元格比较窄，在我的屏幕上只占了一半都不到，网络搜索下，共找到3种加宽的方法，总结一下。（一）只改变当前Jupyter笔记本的单元格宽度在JupyterNotebook中任意单元格执行如下代码，可以让单元格占满浏览器宽度。fromIPython.core.displayimportdisplay,HTMLdisplay(HTML(".container{width:100%!important;}"))（二）让Jupyter笔记本的单元格永久加宽。创建或修改如下文件：~/.ipython/profile_default/static/custom/custo
本文是就实现GCN算法模型进行的代码介绍，上一篇文章是GCN算法的原理和模型介绍。代码中用到的Cora数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1SbqIOtysKqHKZ7C50DM_eA 提取码：pfny 文章目录目的一、数据集介绍二、实现过程讲解三、代码实现和结果分析1.导入包2.数据准备¶3. 图卷积层定义4.GCN图卷积神经网络模型定义5. 模型训练5.1超参数定义，包含学习率、正则化系数等。5.2定义模型：5.3定义训练和测试函数，进行训练6.可视化目的本次实验的目的是将论文分类，通过模型训练，利用已经分好类的训练集，将论文通过GCN算法分为7类。一、数据集介绍
本文是就实现GCN算法模型进行的代码介绍，上一篇文章是GCN算法的原理和模型介绍。代码中用到的Cora数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1SbqIOtysKqHKZ7C50DM_eA 提取码：pfny 文章目录目的一、数据集介绍二、实现过程讲解三、代码实现和结果分析1.导入包2.数据准备¶3. 图卷积层定义4.GCN图卷积神经网络模型定义5. 模型训练5.1超参数定义，包含学习率、正则化系数等。5.2定义模型：5.3定义训练和测试函数，进行训练6.可视化目的本次实验的目的是将论文分类，通过模型训练，利用已经分好类的训练集，将论文通过GCN算法分为7类。一、数据集介绍
前言：在安装Jupyternotebook之前，确认您已安装python编译器（点击进入python官网）一、开始安装1、打开cmd命令窗口 在键盘上点击 win+r键，打开运行窗口 输入cmd回车 2、进入dos窗口，输入安装命令 pip3installjupyter 3、等待安装完成后，输入启动命令 jupyternotebook回车4、启动完成后，浏览器（这里打开的浏览器是默认浏览器）就会打开一个jupyternotebook的编辑项目窗口（默认打开位置在此电脑位置） 二、更改打开文件位置和快捷启动方式 1、在安装完成后，启动运行就成了重中
前言：在安装Jupyternotebook之前，确认您已安装python编译器（点击进入python官网）一、开始安装1、打开cmd命令窗口 在键盘上点击 win+r键，打开运行窗口 输入cmd回车 2、进入dos窗口，输入安装命令 pip3installjupyter 3、等待安装完成后，输入启动命令 jupyternotebook回车4、启动完成后，浏览器（这里打开的浏览器是默认浏览器）就会打开一个jupyternotebook的编辑项目窗口（默认打开位置在此电脑位置） 二、更改打开文件位置和快捷启动方式 1、在安装完成后，启动运行就成了重中
为了在jupyter中使用pyTorch的虚拟环境，来记录一下怎么操作一、conda命令的使用因为使用的是jupyter，所有就使用AnacondaPrompt来创建虚拟环境(也可使用virtualenv，不过没试过)condacreate-n环境名#创建的环境在默认路径下，C盘位置不够使用下面命令#指定创建路径condacreate--prefix="D:\\python\\envs\\环境名"python=3.9.0#包的管理condainstall-n某个环境包名(=版本号)condauninstall-n某个环境包名#删除虚拟环境condaremove-n环境名--all 二、切换到虚
