JupyterNotebook：Windows10に実装

はじめに

JupyterNotebookは、セル単位でコードを実行できるので、開発にとても便利です。
Windowsだと、PowerShellとWSLの両方でインストールし、
併用すると便利です。

PC環境

Windows10 pro (Windows Insier Program)
マウスコンピューター製G-Tune E5-144
CPU：インテル(R) Core(TM) i7-10875H プロセッサー ( 8コア / 16スレッド / 2.30GHz [ 最大5.10GHz ] / 16MBキャッシュ )
メモリ：32GB メモリ [ 16GB×2 ( PC4-21300 / DDR4-2666 ) / デュアルチャネル ]
SSD (M.2)：512GB NVMe SSD ( SAMSUNG PM981a / M.2 PCIe Gen3 x4 接続 )
グラフィックス：NVIDIA GeForce RTX2060 / 6GB

実装方法

PowerShellの場合

PowerShellを起動、目的のプロジェクトフォルダへ移動

仮想環境

仮想環境の作成

仮想環境のアクティベイト

JupyterLabのインストール

Jupyter Labの起動

Jupyter Labの終了

ブラウザに表示されている『File』のタグから『Shut Down』を選択

仮想環境のデアクティベイト

WSL（Ubuntu20.04）起動時の場合

PowerShellを起動、目的のプロジェクトフォルダへ移動

WSLの起動

仮想環境

仮想環境の作成

仮想環境のアクティベイト

Jupyter Labのインストール

python -m pip install jupyterlab

Jupyter Labの起動

Jupyter Labの終了

ブラウザに表示されている『File』のタグから『Shut Down』を選択。
PowerShellの画面で、JupyterLabが終了していなければ、
『CTRL』と『C』を押して強制終了。

仮想環境のデアクティベイト

補足

JupyterLabを起動した際に、ブラウザが立ち上がらない場合は、
ブラウザを起動しURLに『localhost:8888』と打ち込んでください。
そして、tokenを求められたら、
起動中のPowerShellで、『CTRL』と『C』を押すと、
tokenが表示されるので、それを入力してください。

おいらの使い方

機械学習を行う際、
学習時間が短い場合は、
Google Colaboratoryを使いますが、
長い場合は、自前PCを使うため
（Google ColaboratoryだとGPU使用の場合、連続使用時間は、12時間までだと記憶してます）、
Google Colaboratoryと同様の条件に設定し、実行します。

プロジェクト内にPowerShellとWSL（Ubuntu20.04）の両方で仮想環境を作成し、
必要な際に使い分けています。
通常は、PowerShellでJupyterLabを起動し開発を進め、
Linuxコマンド（wgetやshなど）を使う場合は一時的にwslを使い、
PowerShellに戻ります。

Googke Coraboratoryは、
Linuxベースなので、
WSLのJupyterLabで同じコマンドが使えますが（色々制限があり、改変が必要な際もありますが）、
処理速度や安定動作などで不満があるので、
WSLを使うのは、最小限にします。
(‘ω’)ノ