小编tho*_*ast的帖子

• 我在我的Deep Learning VM 中创建了一个 conda 环境。当我通过 ssh 连接到它（在 VM 实例页面中单击我的实例的 SSH 按钮）并键入source activate <environment_name>它时，它会在 shell 中正确激活。

• 我从我的本地机器成功连接到 jupyter 实验室，如文档中所述

如何在此 VM 的特定 conda 环境中使用 jupyter？

在特定的 conda 环境中运行 jupyter的公认方式似乎是

source activate <environment_name>在运行 jupyter notebook 之前使用 激活终端中的conda环境。

但是深度学习 VM 文档说

当您的深度学习虚拟机实例初始化时，Jupyter 实验室会话开始

这样我就无法在创建 jupyter 实验室会话之前激活源。

有任何想法吗 ？

• 自己运行标准的 jupyter notebook 而不是使用 VM 提供的 jupyter 实验室？
• 在创建 jupyter 实验室之前在 VM 的启动脚本中激活环境？

我想在我的类中定义许多方法TestClass。我想呼唤他们的名字TestClass().method_1......TestClass().method_n

我不想间接调用它们，例如通过中间方法来TestClass().use_method('method_1', params)保持与代码其他部分的一致性。

我想动态定义我的众多方法，但我不明白为什么这个最小的示例不起作用：

class TestClass:
    def __init__(self):
        method_names = [
            'method_1',
            'method_2']
        
        for method_name in method_names:
            def _f():
                print(method_name)
            # set the method as attribute
            # (that is OK for me that it will not be
            #   a bound method)
            setattr(
                self,
                method_name,
                _f)
            del _f

if __name__ == '__main__':
    T = TestClass()

    T.method_1()
    T.method_2()
    
    print(T.method_1)
    print(T.method_2)

输出是：

function_2
function_2
<function TestClass.__init__.<locals>._f at 0x0000022ED8F46430>
<function TestClass.__init__.<locals>._f at 0x0000022EDADCE4C0>

当我期待的时候

function_1
function_2

我尝试在很多地方放置一些 …