Exécuter des exercices de programmation localement

Les exercices de programmation de MLCC sont disponibles au téléchargement au format notebook Jupyter (.ipynb). Pour exécuter les exercices sur votre ordinateur local:

  1. Télécharger les exercices
  2. Installez et exécutez Jupyter :
  3. Exécuter les exercices

Télécharger des exercices

Téléchargez le fichier ZIP des exercices ici:

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et décompressez les fichiers à l'emplacement de votre choix.

Ensuite, installez et exécutez Jupyter en suivant les instructions appropriées pour votre système d'exploitation ci-dessous.

Installer et exécuter Jupyter sous Windows

  1. Accédez à la page https://www.anaconda.com/download et installez la version Python 3.6 d'Anaconda. Les exercices ne fonctionneront pas sur la version 2.7 de Python.

  2. Une fois l'installation effectuée, ouvrez Anaconda Prompt depuis le menu Démarrer, puis saisissez les commandes suivantes:

    conda create -n mlcc pip python=3.6
conda activate mlcc
pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow matplotlib pandas sklearn scipy seaborn

  3. Une fois l'installation de l'ensemble des packages terminée, ouvrez Anaconda Navigator dans le menu "Démarrer". Dans le navigateur :

    1. Passez à l'environnement mlcc, comme illustré dans la capture d'écran suivante. Chaque fois que vous ouvrez Jupyter, vous devez sélectionner l'environnement mlcc.Capture d'écran d'Anaconda Navigator avec la vue "mlcc&ml3" (mlcc) dans le menu déroulant "Environnement"

    2. Installez notebook dans l'environnement mlcc, comme indiqué ici : Capture d'écran d'Anaconda Navigator avec une flèche pointant vers le bouton 'install' pour Jupyter

    3. Une fois notebook installé, cliquez sur Launch (Lancer). Un navigateur Web s'ouvre.

Ensuite, lancez les exercices.

Installer et exécuter Jupyter sur Mac OS X

  1. Si vous n'avez pas installé XCode, installez-le en exécutant la commande suivante (elle peut prendre un certain temps):

    xcode-select --install

  2. Installez pip et virtualenv :

    sudo easy_install pip virtualenv

  3. Configurez votre environnement virtuel dans un nouveau répertoire (ici, nous l'appelons "mlcc-exercises"):

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  4. Configurez et exécutez Jupyter.

    1. Saisissez l'environnement virtuel : 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. Installez les bibliothèques :
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Lancez Jupyter : 
      jupyter notebook

Ensuite, lancez les exercices.

Installer et exécuter Jupyter sur Linux

  1. Installez Python et pip :

    sudo apt-get install python-dev python-pip

  2. Configurez votre environnement virtuel dans un nouveau répertoire (ici, nous l'appelons mlcc-exercises):

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  3. Configurez et exécutez Jupyter.

    1. Saisissez l'environnement virtuel : 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. Installez les bibliothèques :
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Lancez Jupyter : 
      jupyter notebook

Ensuite, lancez les exercices.

Exercices

Après avoir installé et démarré Jupyter, accédez à l'interface Web de Jupyter, puis accédez à l'emplacement où vous avez décompressé les exercices:

Capture d&#39;écran de l&#39;interface du navigateur de fichiers Jupyter, avec le répertoire &quot;mlcc-exercises&#39;&quot; entouré d&#39;un cercle.

Cliquez sur le lien de l'exercice que vous souhaitez ouvrir.