.ipynb..bin

抱歉，我误解了您的问题。`.ipynb`文件是Jupyter Notebook的文件格式，而`.bin`文件通常是二进制文件。这两者是不同的。

`.ipynb`文件是一个文本文件，其中包含代码、文本和输出结果等内容。您可以使用Jupyter Notebook或其他支持该格式的编辑器打开和编辑`.ipynb`文件。

而`.bin`文件通常是二进制文件，包含了特定格式的二进制数据。这些文件通常不是文本文件，无法直接使用文本编辑器打开和编辑。您可以使用适当的工具或编程语言来读取和处理二进制数据。

如果您有一个`.bin`文件，并且希望了解如何处理它，请提供更多关于该二进制文件的具体信息，以便我可以为您提供更准确的帮助。

相关问题

ipynb指定GPU

在Jupyter Notebook中，如果你想要让某个IPython会话或Notebook运行时使用特定的GPU，通常是在使用支持GPU加速的库（如PyTorch、TensorFlow等）时操作。以下是一般的步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了支持GPU的版本，例如`torch`或`tensorflow-gpu`。

2. **设置环境变量**：在 notebook 或者命令行环境中设置CUDA相关的环境变量，比如`CUDA_HOME`和`LD_LIBRARY_PATH`。这通常取决于你的系统配置。对于Linux用户，可能需要编辑`.bashrc`文件添加这些路径。

   export CUDA_HOME=/path/to/your/cuda
   export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

3. **启用硬件加速**：在Python中，你需要导入相应的库并确保使用GPU设备。在PyTorch中，可以这样操作：

   import torch
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   print(device)  # 如果可用，这将打印出GPU

4. **分配张量到GPU**：创建张量时明确指定设备，例如 `torch.randn(2, 2).to(device)`。

5. **检查分配**：使用`torch.cuda.current_device()`确认当前活跃的设备是否为预期的GPU。

6. **注意限制**：如果有多块GPU，确保你了解如何在代码中管理它们，因为不是所有的库都支持并行计算在多个GPU上。

将ipynb文件批量转换为py的代码

### 批量转换 IPython Notebook 文件为 Python 脚本

为了实现将多个 `.ipynb` 文件批量转换成 `.py` 文件的功能，可以利用 Jupyter 提供的命令行工具 `jupyter nbconvert`。此工具支持多种输出格式，其中包括纯 Python 脚本。

下面是一个简单的批处理脚本例子，用于遍历指定目录下的所有 `.ipynb` 文件并将其逐一转换为对应的 `.py` 文件：

#!/bin/bash
# 遍历当前目录及其子目录中的所有 .ipynb 文件
find ./notebooks -name "*.ipynb" | while read notebook
do
  # 使用 jupyter nbconvert 命令执行转换操作
  jupyter nbconvert --to script "$notebook"
done

上述 Bash 脚本假设所有的笔记本文件存放在名为 `./notebooks` 的相对路径下[^1]。

对于 Windows 用户来说，则可以通过 PowerShell 实现相同的效果：

Get-ChildItem -Path ".\notebooks\" -Filter *.ipynb -Recurse | ForEach-Object {
    Write-Host "Converting $($_.FullName)"
    & "C:\path\to\jupyter.exe" nbconvert --to script $_.FullName
}

这段 PowerShell 脚本同样会查找位于 `.\notebooks\` 下的所有 `.ipynb` 文件，并调用 `nbconvert` 进行转换。请注意替换 `"C:\path\to\jupyter.exe"` 为实际安装位置。

如果更倾向于编写一个独立的 Python 程序来完成这项工作，那么也可以借助于 `nbformat` 和 `nbconvert` 库，在不依赖外部 shell 或者 powershell 的情况下达成目标:

from pathlib import Path
import nbformat as nbf
from nbconvert import ScriptExporter

def batch_convert_ipynb_to_py(directory):
    exporter = ScriptExporter()
    
    for filepath in Path(directory).glob('**/*.ipynb'):
        try:
            output, _ = exporter.from_filename(str(filepath))
            new_filepath = str(filepath.with_suffix('.py'))
            
            with open(new_filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(output)
                
            print(f'Successfully converted {filepath} -> {new_filepath}')
        
        except Exception as e:
            print(f'Failed to process {filepath}: ', e)

if __name__ == '__main__':
    batch_convert_ipynb_to_py('./notebooks')

该 Python 函数接收一个表示起始搜索路径的参数 `directory`，之后它会对给定路径内的每一个符合条件的文件应用相同的逻辑——读取原始内容、导出为目标格式再保存至磁盘上相应的位置。