Esercizio: Importare librerie Python in Jupyter Notebook

  • 3 minuti

Ora che sono state scaricate le librerie, è possibile iniziare a importarle in un file di Jupyter Notebook.

Prerequisiti

Aggiungere istruzioni di importazione per le librerie

Seguire questa procedura per aggiungere il codice per importare le librerie di intelligenza artificiale. Inserire ogni nuova sezione di codice in una cella vuota nel file Jupyter Notebook. Selezionare la freccia verde nella parte superiore della cella per eseguire il nuovo codice.

  1. Aprire Visual Studio Code e quindi aprire il file Jupyter Notebook creato nel modulo precedente.

    Nel modulo precedente il file Jupyter Notebook è stato denominato ClassifySpaceRockProgram.ipynb.

  2. Assicurarsi di eseguire il kernel di Jupyter corretto. Nell'angolo superiore destro e nell'angolo inferiore sinistro di Visual Studio Code passare all'ambiente ('myenv') di Anaconda creato in precedenza.

  3. La prima libreria da importare è la libreria Matplotlib. Usare questa libreria per tracciare i dati. Aggiungere il codice seguente in una nuova cella nel file di Jupyter Notebook e quindi eseguire il codice.

    import matplotlib.pyplot as plt

  4. Aggiungere quindi il codice seguente per importare la libreria NumPy per elaborare matrici numeriche di grandi dimensioni (immagini) ed eseguire la nuova cella.

    import numpy as np

  5. Aggiungere ora il codice in una nuova cella per importare la libreria PyTorch per eseguire il training e l'elaborazione dei modelli di Deep Learning e intelligenza artificiale. Dopo aver aggiunto il nuovo codice, eseguire la cella.

    import torch
from torch import nn, optim
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F

  6. La libreria successiva da importare è torchvision, che fa parte di PyTorch. Usare questa libreria per elaborare le immagini e apportare modifiche, ad esempio il ritaglio e il ridimensionamento. Aggiungere questo codice in una nuova cella per importare la libreria e quindi eseguire la cella.

    import torchvision
from torchvision import datasets, transforms, models

  7. A questo punto aggiungere il codice in una nuova cella per importare la libreria Python Imaging Library (PIL) in modo da poter visualizzare le immagini. Dopo aver aggiunto il nuovo codice, eseguire la cella.

    from PIL import Image

  8. Infine, aggiungere il codice seguente in una nuova cella per importare due librerie che assicurano che i tracciati siano visualizzati inline e in alta risoluzione. Dopo aver aggiunto il nuovo codice, eseguire la cella.

    %matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

Fantastico! È stato aggiunto codice per importare tutte le librerie necessarie per il programma di intelligenza artificiale.