jupyter notebook AI
时间: 2025-02-02 19:08:25 浏览: 71
### 使用 Jupyter Notebook 进行人工智能开发与应用
Jupyter Notebook 是一种交互式的笔记本工具,支持多种编程语言,尤其适合用于数据科学和机器学习项目。其直观的界面允许开发者编写代码、运行实验并即时查看结果。
#### 安装依赖库
为了在 Jupyter Notebook 中开展 AI 开发工作,通常需要预先安装一些必要的 Python 库。例如,在处理自然语言处理任务时可能需要用到 `transformers` 和 `datasets` 等第三方库[^1]:
```bash
pip install transformers datasets torch scikit-learn pandas matplotlib seaborn jupyterlab
```
#### 创建新的 Jupyter 笔记本文件
启动 Jupyter Lab 或 Classic Notebook 后可以创建一个新的 Python 3 内核笔记本文档来构建模型训练流程。通过这种方式能够方便地记录每一步操作过程以及中间变量的状态变化情况。
#### 加载预训练模型
借助于 Hugging Face 提供的强大 API 接口可以直接加载各种流行的深度学习框架下的预训练权重参数而无需重新开始训练整个网络结构。下面是一个简单的例子展示了如何利用 BERT 模型来进行文本分类预测任务[^2]:
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)
outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits
```
#### 数据可视化分析
除了作为编码环境外,Jupyter Notebook 的一大特色就是集成了丰富的绘图功能模块使得科研人员可以在同一页面内完成从原始数据探索到最终成果展示的一系列环节。比如使用 Matplotlib 绘制混淆矩阵可以帮助理解二元分类器的表现效果;Seaborn 则擅长制作统计图表以便更清晰地呈现特征分布规律等特性.
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