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Dockerfile for multiple machine learning tools.

  • 源代码名称:ml-notebook
  • 源代码网址:http://www.github.com/kylemcdonald/ml-notebook
  • ml-notebook源代码文档
  • ml-notebook源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/kylemcdonald/ml-notebook.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/kylemcdonald/ml-notebook
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/kylemcdonald/ml-notebook
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
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    ml笔记本

    项目旨在为各种机器学习工具包提供一个可以访问和可以再现的环境,并专注于深入学习工具箱。 要求你遵循一组复杂的设置指令不同,ml笔记本要求你等待一个经过测试的预构建映像安装。

    Ubuntu 14.04映像中提供了以下工具,其中Jupyter作为接口:

    常规:

    机器学习:

    深入学习:

    *These 是其他库的需求,但它们本身也很有趣。

    用法

    这只是在OSX上测试的。 类似的东西应该在Linux上运行,可能是 Windows的。

    • 安装 Docker 插件在Mac上,使用作为苹果机。
    • 克隆这里存储库。 git clone https://github.com/kylemcdonald/ml-notebook.git && cd ml-notebook
    • ( 可选) 运行 ./update.sh英镑注释: 这将下载 2个+GB数据和示例。 如果你只是想浏览一下,浏览一下 ml示例。
    • 运行 ./run.sh 英镑的笔记: 这将下载另一个 2 +GB数据,来自 Docker的预构建图像。

    输入 Ctrl-D 以退出ml笔记本 Docker 。 如果你意外关闭终端,Jupyter笔记本将继续运行在后台。 每当你想再次运行环境时,只需调用 ./run.sh 。 当ml笔记本在后台运行时调用 ./run.sh 将重新启动ml笔记本。

    确认

    一些深入的学习工具包是基于 Kaixhin的Dockerfiles构建的。




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