步骤 #2:选择资源
要选择资源,我们首先需要使用左侧导航窗格导航到 NGC Catalog 的 Resources 页面。

进入 Resources 页面后,您可能会注意到有很多资源可供选择,内容类型各异 - 代码、模型,以及目前为了我们的目的,Jupyter Notebooks。
为了更好地筛选我们想要查找的内容,请单击 Resource 页面搜索框左侧的 Filter 图标,然后选择 Display Name
。

在新的 Display Name 搜索字段中,输入 Tensorflow Image Classification Example
,然后按 Enter 键。
选择与您刚刚输入的搜索文本完全匹配的 Resource。

当您单击 Resource 时,您将看到一个 Overview,以及包含有用信息的其他几个选项卡。
要继续使用此 Notebook,请单击 Resource 页面右上角的 Download 下拉按钮,然后选择 WGET
选项。

这会将以下命令填充到您本地机器的剪贴板中,我们将在下一步中使用该命令将 Notebook 下载到我们在步骤 1 中启动的作业中。
wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/resources/nvidia/fashion_mnist_tf_example/versions/1.0/zip -O fashion_mnist_tf_example_1.0.zip