# 使用 Jupyter Notebook

🏷 sec_jupyter

本节介绍如何使用 Jupyter Notebook 编辑和运行本书各章中的代码。确保你已按照 :ref: chap_installation 中的说明安装了 Jupyter 并下载了代码。如果你想了解更多关于 Jupyter 的信息，请参阅其文档中的优秀教程。

# 在本地编辑和运行代码

假设本书代码的本地路径为 xx/yy/d2l-en/ 。使用 shell 将目录更改为此路径（ cd xx/yy/d2l-en ）并运行命令 jupyter notebook 。如果浏览器未自动打开，请打开 http://localhost:8888。此时你将看到 Jupyter 的界面以及包含本书代码的所有文件夹，如 :numref: fig_jupyter00 所示

包含本书代码的文件夹
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🏷 fig_jupyter00

你可以通过单击网页上显示的文件夹来访问 notebook 文件。它们通常有后缀 “.md”。为了简洁起见，我们创建了一个临时的 “test.md” 文件。单击后显示的内容如 :numref: fig_jupyter01 所示。此 notebook 包括一个标记单元格和一个代码单元格。标记单元格中的内容包括 “This Is a Title” 和 “This is text.”。代码单元包含两行 Python 代码。

“test.md”文件中的markdown和代码块
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🏷 fig_jupyter01

双击标记单元格以进入编辑模式。在单元格末尾添加一个新的文本字符串 “Hello world.”，如 :numref: fig_jupyter02 所示。

编辑markdown单元格
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🏷 fig_jupyter02

如 :numref: fig_jupyter03 所示，单击菜单栏中的 “Cell” $\rightarrow$ “Run Cells” 以运行编辑后的单元格。

运行单元格
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🏷 fig_jupyter03

运行后，markdown 单元格如 :numref: fig_jupyter04 所示。

编辑后的markdown单元格
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🏷 fig_jupyter04

接下来，单击代码单元。将最后一行代码后的元素乘以 2，如 :numref: fig_jupyter05 所示。

编辑代码单元格
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🏷 fig_jupyter05

你还可以使用快捷键（默认情况下为 Ctrl+Enter）运行单元格，并从 :numref: fig_jupyter06 获取输出结果。

运行代码单元格以获得输出
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🏷 fig_jupyter06

当一个 notebook 包含更多单元格时，我们可以单击菜单栏中的 “Kernel” $\rightarrow$ “Restart & Run All” 来运行整个 notebook 中的所有单元格。通过单击菜单栏中的 “Help” $\rightarrow$ “Edit Keyboard Shortcuts”，可以根据你的首选项编辑快捷键。

# 高级选项

除了本地编辑，还有两件事非常重要：以 markdown 格式编辑 notebook 和远程运行 Jupyter。当我们想要在更快的服务器上运行代码时，后者很重要。前者很重要，因为 Jupyter 原生的 ipynb 格式存储了大量辅助数据，这些数据实际上并不特定于 notebook 中的内容，主要与代码的运行方式和运行位置有关。这让 git 感到困惑，并且使得合并贡献非常困难。幸运的是，还有另一种选择 —— 在 markdown 中进行本地编辑。

# Jupyter 中的 Markdown 文件

如果你希望对本书的内容有所贡献，则需要在 GitHub 上修改源文件（md 文件，而不是 ipynb 文件）。使用 notedown 插件，我们可以直接在 Jupyter 中修改 md 格式的 notebook。

首先，安装 notedown 插件，运行 Jupyter Notebook 并加载插件：

pip install d2l-notedown  # 你可能需要卸载原始notedown
jupyter notebook --NotebookApp.contents_manager_class='notedown.NotedownContentsManager'

要在运行 Jupyter Notebook 时默认打开 notedown 插件，请执行以下操作：首先，生成一个 Jupyter Notebook 配置文件（如果已经生成了，可以跳过此步骤）。

jupyter notebook --generate-config

然后，在 Jupyter Notebook 配置文件的末尾添加以下行（对于 Linux/macOS，通常位于 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ）：

c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown.NotedownContentsManager'

在这之后，你只需要运行 jupyter notebook 命令就可以默认打开 notedown 插件。

# 在远程服务器上运行 Jupyter Notebook

有时，你可能希望在远程服务器上运行 Jupyter Notebook，并通过本地计算机上的浏览器访问它。如果本地计算机上安装了 Linux 或 MacOS（Windows 也可以通过 PuTTY 等第三方软件支持此功能），则可以使用端口转发：

ssh myserver -L 8888:localhost:8888

以上是远程服务器 myserver 的地址。然后我们可以使用 http://localhost:8888 访问运行 Jupyter Notebook 的远程服务器 myserver 。下一节将详细介绍如何在 AWS 实例上运行 Jupyter Notebook。

# 执行时间

我们可以使用 ExecuteTime 插件来计算 Jupyter Notebook 中每个代码单元的执行时间。使用以下命令安装插件：

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime

# 小结

使用 Jupyter Notebook 工具，我们可以编辑、运行和为本书做贡献。
使用端口转发在远程服务器上运行 Jupyter Notebook。

# 练习

在本地计算机上使用 Jupyter Notebook 编辑并运行本书中的代码。
使用 Jupyter Notebook 通过端口转发来远程编辑和运行本书中的代码。
对于两个方矩阵，测量 $\mathbf{A}^\top \mathbf{B}$ 与 $\mathbf{A} \mathbf{B}$ 在 $\mathbb{R}^{1024 \times 1024}$ 中的运行时间。哪一个更快？

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