? ? ? ? 對.NETer來說，剛結束的.NET Conf 2019是非常難忘的，畢竟這個個人覺得比微軟在中國辦的大會更加清真，當然現階段.NET 已經不單跑在Windows的一項技術了，它可以跑在Linux/macOS/iOS/Android/IoT等，也可以融合當今最熱門的容器技術，當然大熱的機器學習/深度學習領域也是少不了的。ML.NET是微軟官方的機器學習平臺，從預覽到現在快兩年了，版本在不斷迭代，也從社區中吸收一些成熟的項目去完善對應的功能，如TensorFlow.NET的加入讓ML.NET有了深度學習的場景。在ML.NET 1.4 版本中，不僅對DNN實現進一步優化，更開始接入到主流的數據科學工具Jupyter NoteBook，可以說現階段ML.NET邁入了一個新的階段。當然SciSharp的ICSharpCore也是不錯的項目，但官方的支持對于.NET Core社區來說是非常不錯的一個選擇，可以把不少優秀的.NET 庫引入到.NET Core 機器學習生態環境里。

? ? ? ?1. dotnet tool install -g dotnet-try

? ? ? ?2. dotnet try jupyter install

? ? ? ?你可以通過jupyter kernelspec list 去檢查是否安裝成功了，如下圖

? ? ? ?之后你可以通過創建一個文件夾，然后通過命令行方式運行輸入jupyter notebook 啟動環境，在New下就可以創建基于.NET Core 的NoteBook 環境了（如下圖）。?

? ? ? ?以下是我基于ML.NET 做一個Transfer Learning的圖像分類notebook(去我的Github看看)? ? ?

? ? ? ?現在Jupyter NoteBook 的環境基本能完成大部分機器學習的場景，preview 1 整合了XPlot, 對于習慣看訓練效果的人來說是不錯的選擇。ML.NET 在不斷進步，雖然我現階段更多基于Python去做一些大型的數據集訓練，但不忘初心的我還是有一顆.NET心，我會基于ML.NET做更多的工作，當然也會投入精力到SciSharp的社區。感恩.NET Conf 2019 遇到的每一位 。?

? ? ? ?附上一些材料

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML.NET 终于在Jupyter NoteBook 上跑起来了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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