DotNetMLLearn.NET Core 人工智能系列-.NET Interactive环境介绍

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DotNetMLLearn.NET Core 人工智能系列-.NET Interactive环境介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在进入.NET Core 的人工智能应用开始前,我们先把环境搭建好,为以后的学习提供一个便利。作为一个.NET 程序员,或者其他编程语言的程序员,相信对IDE的依赖必不可少,如Visual Studio/Visual StudioCode , IntelliJ , Eclipse等。但是对于一个从事数据科学的人来说,和传统的编程相比又有所不同,他们更喜欢通过Notebook作为主要的数据科学工作的工具。通过概述的学习,你可能知道这一个重要的知识点,但具体还是要和大家介绍一下。环境配置,我们也从.NET Interactive开始。

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为何要用Jupyter Notebook?

我们先看看Jupyter Notebook 是什么。Jupyter 是一种免费的、开源的、交互式网络工具,称为计算笔记本,研究人员可以使用它在单个文档中组合软件代码、计算输出、解释性文本和多媒体资源。Jupyter Notebook有以下特性:

数据分析

Jupyter Notebook允许用户在线查看代码的结果,而无需依赖代码的其他部分。在笔记本中,可以随时检查代码的每个单元格以绘制输出。因此,与 传统IDE 不同,Jupyter Notebook有助于在线打印输出,这对于探索性数据分析 (EDA) 过程非常有用。

每个cell都有缓存

传统开发工具要保留每行的执行状态都比较难,但 Jupyter Notebook可以缓存每行的结果——无论是训练 ML 模型的本地代码还是从远程服务下载的代码。

和编程语言无关

支持多种语言,多种格式。

数据可视化

作为一个组件, Jupyter Notebook支持可视化并包括渲染一些数据集,如图形和图表,这些数据集是在 Matplotlib、Plotly 或 Bokeh 等模块的帮助下从代码生成的。Jupyter 允许用户叙述可视化,同时共享代码和数据集,使其他人能够进行交互式更改。

与代码的实时交互

Jupyter Notebook 使用“ipywidgets”包,它提供了用于探索代码和数据交互性的标准用户界面。因此代码可以由用户编辑,也可以发送重新运行,使 Jupyter 的代码非静态。它允许用户控制代码的输入源并直接在浏览器上提供反馈。

记录代码示例

Jupyter 使用户可以轻松地逐行解释他们的代码,并附带反馈。更好的是,使用 Jupyter,用户可以添加交互性和解释,同时代码功能齐全。

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.NET Interactive 介绍

.NET Interactive 就是一个更灵活的代码交互方式,专注于数据浏览与整理。你可以把他看作Jupyter Notebook下的.NET 插件。如果你曾经接触过Xamarin你会发现它和Xamarin Workbooks很像,通过.NET Interactive 可以写简单的代码,而且还可以通过Nuget引入相关的package ,让你在数据分析,代码探索,机器学习场景更好地应用你熟悉.NET Core 技术。

.NET Interactive 是.NET 团队开发的插件,可以支持传统的Jupyter Notebook 的页面使用,也可以通过Visual Studio Code 安装.NET Interactive 的插件直接在IDE 开发。

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.NET Interactive 安装

.NET Interactive的安装需要以来于Python 以及安装JupyterNotebook,所以你需要在你的机器上安装Python(建议安装3.8.x 的Python版本),如果你安装Python 成功后需要通过命令行安装。

pip3 install jupyter

安装成功后,别忘记在本机安装.NET Core,.NET Interactive 支持.NET Core 3.x+的版本(建议本机安装.NET Core 5.x 的版本),安装成功后 ,就可以通过dotnet tool 安装.NET Interactive 了

dotnet tool install --global Microsoft.dotnet-interactive

注意:dotnet tool 需要配置全局PATH ,否则会影响dotnet-interactive的运行 (关于 dotnet tool path 的文档可以参考 https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/core/tools/dotnet-tool-install)。

把.NET Interactive 绑定到Jupyter Notebook

dotnet-interactive jupyter install

通过运行以下命令检查.NET Interactive是否已经已经增加到Jupyter Notebook 的支持环境下:

jupyter kernelspec list

完成以上相关操作后,你就可以直接通过Jupyter Notebook 调用.NET Interactive去使用C#/F#完成数据科学的工作了 。

你可以通过命令行的方式去运行

jupyter notebook

注意:如果你是第一次运行jupyter notebook 有可能提示你输入密码,你可以通过以下链接完成密码修改工作

https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html

如果你希望获取更多Jupyter Notebook 的知识可以访问以下链接

https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/

也可以通过Visual Studio Code 安装.NET Interactive后直接运行Notebook的应用。

4、

使用.NET Interactive示例一

在本机命令行任意位置创建一个文件夹,然后进入该文件夹,直接输入jupyter notebook

在浏览器打开输入http://localhost:8888

通过点击New 选择C# 创建一个新的notebook 文件,然后每行依次输入

var info = new ReactorInfo{ Name = "Kinfey", Title ="Reactor Guest" };

string infoString = JsonSerializer.Serialize(info);

Console.WriteLine(infoString);

这里注意通过菜单栏的’+‘增加行

然后按Run运行逐行代码可以看到以下结果

5、

使用.NET Interactive示例二

在Visual Studio Code 创建一个以.ipynb的文件(.ipynb是Notebook的默认文件),然后通过nuget 添加RazorInteractive库(RazorInteractive 是一个可以让你在.NET Interactive下写做可交互的Razor模板操作)

#r "nuget: RazorInteractive, 1.0.5"

在导入成功下,分别每行添加以下代码

每行执行,你可以看到以下结果

 .NET Interactive让你的.NET编程变得有趣,为你在一些实验环境,一些教学上提供了更方便的支持,而且结合以后的学习你可以非常简易地完成数据交互的操作,让.NET 程序员完成数据科学的工作更容易。大家快快尝试下吧。

以上是关于DotNetMLLearn.NET Core 人工智能系列-.NET Interactive环境介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

转载: AI Core - 边缘人工智能

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