YOLO模型使用jupyterlab的方式进行预测/推理（示例）

首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过Jupyter Notebook这个应用。Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序，可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。 用途包括：数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。

而Jupyter Lab则是Jupyter的下一代笔记本界面。Jupyter Lab 是一个基于Web的交互式开发环境，用于Jupyter notebook、代码和数据。 Jupyter Lab 非常灵活，可支持数据科学、科学计算和机器学习领域的广泛工作。 Jupyter Lab 是可扩展和模块化的,其可编写插件来添加新组件并与现有组件相集成。

jupyterlab的安装：

1.创建一个后缀.ipynb的文件，创建成功后，点击“选择内核”，会提示你安装扩展插件，点击安装即可。

2.安装jupyterlab所需要的库。