运行 逐步编辑 python 脚本/无需重新加载数据集
Run edited python script step by step / without reloading dataset
我正在编写一个 python 脚本，使用 tensorflow 执行标准图像识别处理。使用 Python 3.8，Tensorflow 2，Idle 从虚拟环境启动。
因为我正在学习教程，所以我想逐块增加和执行我的脚本：例如
- 编写数据加载代码
- 执行
- 编写训练代码
- 只执行训练（不重新加载数据）
有没有办法 运行 逐块 python 脚本，无需重新启动空闲 shell，并保留前面步骤的结果？
读取-求值-打印循环 (REPL)
是的，这正是您要找的。
这是一个交互式环境，接受单个用户输入，执行它们，然后 returns 将结果提供给用户；在 REPL 环境中编写的程序是分段执行的
有很多平台提供此服务。
Jupyter 笔记本（本地）
Google Colab（在线）
我更喜欢 Google colab .
它是免费的，我们不必浪费我们的本地系统资源
在IDLE编辑器中，可以在多行上右击添加断点。使用 Shell 菜单在 Shell 中启动 IDLE 的调试器。 运行 文件。单击开始，执行将在第一个断点处开始和停止。再次单击转到 运行 下一个断点。
我正在编写一个 python 脚本，使用 tensorflow 执行标准图像识别处理。使用 Python 3.8，Tensorflow 2，Idle 从虚拟环境启动。
因为我正在学习教程，所以我想逐块增加和执行我的脚本：例如
- 编写数据加载代码
- 执行
- 编写训练代码
- 只执行训练（不重新加载数据）
有没有办法 运行 逐块 python 脚本，无需重新启动空闲 shell，并保留前面步骤的结果？
读取-求值-打印循环 (REPL)
是的，这正是您要找的。
这是一个交互式环境，接受单个用户输入，执行它们，然后 returns 将结果提供给用户；在 REPL 环境中编写的程序是分段执行的
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Jupyter 笔记本（本地）
Google Colab（在线）
我更喜欢 Google colab .
它是免费的，我们不必浪费我们的本地系统资源
在IDLE编辑器中，可以在多行上右击添加断点。使用 Shell 菜单在 Shell 中启动 IDLE 的调试器。 运行 文件。单击开始，执行将在第一个断点处开始和停止。再次单击转到 运行 下一个断点。