引言

在数据科学和人工智能的浪潮中，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。其简洁的语法和强大的库支持，使得从科研到商业的各个领域都能见到Python的身影。今天，我们将通过JupyterLab——一个交互式的开发环境，开始我们的Python机器学习编程之旅。

JupyterLab：交互式学习的利器

JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，它允许我们撰写和运行代码，并将文本、方程式、图像和视频等内容整合在一起。通过JupyterLab，我们可以轻松地探索数据、开发机器学习模型，并以一种有组织的方式展示我们的工作。

初识JupyterLab

在JupyterLab中，我们可以通过文件浏览器打开和编辑文件，使用终端窗口执行命令，并通过笔记本编写和运行代码。每个笔记本由一系列的单元组成，这些单元可以包含代码、文本、方程式等。

运行第一个Python代码

为了确保我们的环境配置正确，让我们先运行一个简单的Python代码来打印一条消息。

# Highlight this cell and click [Shift+Enter] to execute
print('This is just a simple print statement')

清理GPU内存：为深度学习做准备

在使用深度学习模型时，GPU资源是非常宝贵的。有时我们需要清理GPU内存，以确保实验可以顺利进行。在JupyterLab中，我们可以通过两种方式来清理GPU内存：

1. 使用界面上方的⟳按钮来重置GPU状态。
2. 通过运行以下代码单元来关闭当前的内核，并释放GPU资源。

import IPython
app = IPython.Application.instance()
app.kernel.do_shutdown(True)

神经网络的“Hello World”：手写数字识别

在熟悉了JupyterLab的基本操作后，我们将执行深度学习的“Hello World”练习——训练一个神经网络来识别手写数字。这个练习将引导我们通过构建和训练一个简单的神经网络模型，来了解机器学习的基本流程，敬请期待。

结语

通过这篇博客，我们不仅学会了如何在JupyterLab中进行基本的Python编程，还为接下来的机器学习之旅做好了准备。在接下来的系列博客中，我们将深入探索更多的机器学习概念和应用，敬请期待！