1.5.1 使用Jupyter Notebooks
我们假设您已经安装了PyTorch和其他依赖项，并已验证一切正常。 之前，我们谈到了跟随本书中代码的可能性。 我们将大量使用Jupyter笔记本作为示例代码。 Jupyter Notebook在浏览器中显示为页面，通过它我们可以交互地运行代码。 该代码由内核执行，内核是运行在服务器上的进程，该进程准备接收代码以执行并发送回结果，然后将结果内联显示在页面上。 笔记本会在内存中维护内核状态，就像在代码评估期间定义的变量一样，直到其终止或重新启动。我们与笔记本进行交互的基本单位是一个单元格：页面上的一个框，我们可以在其中输入代码并让内核对其进行执行（通过菜单项或按Shift-Enter）。 我们可以在笔记本中添加多个单元格，新的单元格将看到我们在较早的单元格中创建的变量。 执行后，单元格最后一行返回的值将打印在该单元格的正下方，并且对于图也一样。 通过混合源代码，评估结果和Markdown格式的文本单元格，我们可以生成漂亮的交互式文档。 您可以在项目网站（https://jupyter.org）上阅读有关Jupyter Notebooks的所有信息。
此时，您需要从GitHub的代码签出的根目录中启动notebook服务器。 启动服务器的确切操作取决于操作系统的详细信息以及Jupyter的安装方式和安装位置。 如有疑问，请在本书的论坛上提问。启动后，您的默认浏览器将会弹出，并显示本地笔记本文件列表。
注意：Jupyter笔记本是用于通过代码表达和调查想法的强大工具。 尽管我们认为它们非常适合本书中的用例，但它们并不适合所有人。 我们认为，将重点放在消除摩擦和最大程度地减少认知开销上是很重要的，这对每个人来说都是不同的。 在PyTorch进行实验时使用自己喜欢的东西。
该书中所有清单的完整工作代码可在该书的网站（www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch）和我们在GitHub上的存储库（https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code）
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