我正在尝试使用 fastai 的库,但是这些库中内置的一些数据访问工具依赖于 HTML 对象。例如,DataBunch.show_batch 属性生成一个在 Jupyter 中最容易使用的 HTML 对象。我需要在 GCP(或其他云)上运行测试,问题如下:
- fastai 有一些依赖于 Python3.6 或更高版本的库(新的字符串格式)
- GCP 没有与 Jupyter NB 交互的好方法。我设置它时遇到了一些麻烦,但后来我的电脑需要重新格式化,现在我在质疑是否应该重新设置。之前的方法主要是基于此。
- GCP 显然有一些东西可以在它和 Jupyter NB 之间提供一个接口,称为 Datalab。但是,根据此链接,Datalab 不支持 Py3.6 或更高版本。
我看到几个选项:
- 通过继承 fastai 的库并完全跳过 Jupyter 来开发我自己的数据可视化技术
- 以不同的方式创建 Jupyter-to-GCP 接口,基本上是重做上面第二个要点中链接中的步骤。
- 使用我在 Datalab 上经常听到的一个容器 ( docker ),它允许我使用我自己的 Python 版本
有没有人有其他选择我可以如何建立这种联系?如果没有,任何人都可以提供如何完成 1、2 或 3 的其他链接吗?