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文章起源 | 恒源云社区（专一人工智能 / 深度学习云 GPU 服务器训练平台，官网体验网址：https://gpushare.com/
原文地址 | https://gpushare.com/docs/best_practices/jupyterlab/
JupyterLab是基于 Web 的新一代 Jupyter 交互式开发环境，能够通过 Web 管理文件、执行 Shell 命令、Python 代码。并且反对插件扩大。JupyterLab蕴含了 Jupyter Notebook 的全副性能。
JupyterLab 根底介绍
当创立实例并启动后，能够在实例列表中点击链接关上 JupyterLab。
关上后进入到启动页。左侧为文件浏览器，能够对实例内的所有文件。右侧为工作区域。
默认提供的 JupyterLab 为中文汉化界面，能够在菜单 设置 – 语言 调整为英语界面。
运行终端
在启动页中点击 其余 – 终端 新建终端。或在菜单中 文件 – 新建 – 终端 创立终端。
关上终端页后能够间接执行命令。
应用实现后在终端内执行 logout 或【^Ctrl + D】来失常退出终端。
如果间接敞开了终端的窗口，这个终端依然会在后盾持续运行，包含在正在执行的命令工作。想找回之前敞开的终端窗口，能够在左侧菜单栏点击 正在运行终端和内核 按钮，查看运行中的终端。
点击正在运行的终端能够从新关上这个终端的标签页。当显示空白能够输出【Enter】来打印一次终端提示符。
运行代码
创立一个镜像为 TensorFlow 2 的实例，运行 初学者的 TensorFlow 2.0 教程 中的笔记本代码。
正告⚠️
JupyterLab 上传只举荐上传小文件，如果有数据集等大文件请先上传到集体数据再下载到实例内。请参见 数据存储 中上传下载的阐明。
首先下载 beginner.ipynb 记事本文件。通过 JupyterLab 上传到服务器中。
双击文件关上记事本，在右方工作区能够看到记事本中的代码内容。
在菜单中选择 运行 – 运行所有单元格，即运行全副代码。
在工作区每个单元格下方能够看到程序的输入。
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