Jupyter Notebook 設置背景主題、字體大小以及輸出部分顯示不全的問題

       從開始閱讀CNN的經典論文(LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet)，實驗室的師哥就建議看完論文后，用Tensorflow或者Keras復現一下論文的代碼，就這樣開始了入坑深度學習。復現論文的代碼就需要使用深度學習的框架，我用的是Tensorflow，然后在網上找教程安裝Anaconda+Tensorflow-GPU，安裝好運行環境過后，再安裝Jupyter Notebook，然后開始搬磚。不得不說，Jupyter Notebook是個適合入門深度學習或者科研工作者的交互式編輯筆記本，工程應用中一般選擇使用Pycharm。但是Jupyter Notebook的默認背景主題是白色，看着實在費眼，還有就是字體太小，看着更難受，於是在網上查閱相關資料和自己親測，總結出修改Jupyter Notebook的背景主題、字體、字號的方法。當然網上已經有很多大神寫了相關教程，我這里也是整合總結一下。github上大佬給的設置主題的教程：https://github.com/dunovank/jupyter-themes

安裝Jupyter主題：pip install  jupyterthemes

pip install jupyterthemes
  
  
 
 
         

然后，更新Jupyter主題：pip install --upgrade jupyterthemes

pip install --upgrade jupyterthemes
  
  
 
 
         

安裝和更新成功以后，可以查看可用主題：jt -l

jt -l

  
  
 
 
         

文檔這里介紹了詳細的可用參數：

后面還有很多主題，這里只截取了部分作為演示。當然，現在我們可以開始修改掉看着難受的白色主題了，我個人喜歡暗一點的背景主題，於是選擇了monokai，它還支持語法高亮。下面是我的背景主題設置：

jt -t monokai -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -N
  
  
 
 
         

-f(字體)  -fs(字體大小) -cellw(占屏比或寬度)  -ofs(輸出段的字號)  -T(顯示工具欄)  -N(顯示自己主機名)

其余參數，大家可以查詢文檔。

修改過后的效果如下圖所示：

本以為Jupyter Notebook的主題、字體大小修改好以后，可以開心的板磚了，結果寫完代碼一運行，在下面輸出欄的結果，看到更令人難受(因為我是強迫症患者)。輸出的結果總是顯示不全，差兩個字符；在網上查了許多這個問題，總看不到有人解決這個的（或許是大佬解決了，難得寫出來）。那就我來吧，我來把這個坑填了。后來才發現其實Github上已經有人提出了這個問題，並有了解決方案，親測有效。

解決方法：

      在C:\Users\XXX\.jupyter\custom 路徑下，打開custom.css文件，然后找到div.output_area語句塊，將

替換為：

替換語塊為：

   
   
  
  
          
 
           
 
            
 
             
 
            
 
            
 
             
 
              div 
              .output_area { 
             
 
            
 
           
 
            
 
             
 
            
 
            
 
             
 
              display: -webkit-box; 
             
 
            
 
           
 
            
 
             
 
            
 
            
 
             
 
              padding: 
              13px; 
             
 
            
 
           
 
            
 
             
 
            
 
            
 
             

               } 
             
 
            
 
          
  
  
 
 
         

然后重新運行Jupyter Notebook，就正常顯示了。完美！！！