在Jupyter Notebook中運行Tensorflow

我正在嘗試做一些深入的學習工作。爲此，我首先在我的Python環境中安裝了所有用於深入學習的軟件包。在Jupyter Notebook中運行Tensorflow

這裏是我做過什麼：

在巨蟒創建一個名爲tensorflow的環境。

conda create -n tensor flow

然後安裝數據科學python軟件包如Pandas，numpy等。還安裝了張量流量，最後Keras。這是該環境中的軟件包列表。

(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list 
# packages in environment at /Users/i854319/anaconda/envs/tensorflow: 
# 
appdirs     1.4.3      <pip> 
appnope     0.1.0     py36_0 
beautifulsoup4   4.5.3     py36_0 
bleach     1.5.0     py36_0 
cycler     0.10.0     py36_0 
decorator     4.0.11     py36_0 
entrypoints    0.2.2     py36_1 
freetype     2.5.5       2 
html5lib     0.999     py36_0 
icu      54.1       0 
ipykernel     4.5.2     py36_0 
ipython     5.3.0     py36_0 
ipython_genutils   0.2.0     py36_0 
ipywidgets    6.0.0     py36_0 
jinja2     2.9.5     py36_0 
jsonschema    2.5.1     py36_0 
jupyter     1.0.0     py36_3 
jupyter_client   5.0.0     py36_0 
jupyter_console   5.1.0     py36_0 
jupyter_core    4.3.0     py36_0 
Keras      2.0.2      <pip> 
libpng     1.6.27      0 
markupsafe    0.23      py36_2 
matplotlib    2.0.0    np112py36_0 
mistune     0.7.4     py36_0 
mkl      2017.0.1      0 
nbconvert     5.1.1     py36_0 
nbformat     4.3.0     py36_0 
notebook     4.4.1     py36_0 
numpy      1.12.1     <pip> 
numpy      1.12.1     py36_0 
openssl     1.0.2k      1 
packaging     16.8      <pip> 
pandas     0.19.2    np112py36_1 
pandocfilters    1.4.1     py36_0 
path.py     10.1      py36_0 
pexpect     4.2.1     py36_0 
pickleshare    0.7.4     py36_0 
pip      9.0.1     py36_1 
prompt_toolkit   1.0.13     py36_0 
protobuf     3.2.0      <pip> 
ptyprocess    0.5.1     py36_0 
pygments     2.2.0     py36_0 
pyparsing     2.1.4     py36_0 
pyparsing     2.2.0      <pip> 
pyqt      5.6.0     py36_2 
python     3.6.1       0 
python-dateutil   2.6.0     py36_0 
pytz      2017.2     py36_0 
PyYAML     3.12      <pip> 
pyzmq      16.0.2     py36_0 
qt      5.6.2       0 
qtconsole     4.3.0     py36_0 
readline     6.2       2 
scikit-learn    0.18.1    np112py36_1 
scipy      0.19.0    np112py36_0 
setuptools    34.3.3     <pip> 
setuptools    27.2.0     py36_0 
simplegeneric    0.8.1     py36_1 
sip      4.18      py36_0 
six      1.10.0     <pip> 
six      1.10.0     py36_0 
sqlite     3.13.0      0 
tensorflow    1.0.1      <pip> 
terminado     0.6      py36_0 
testpath     0.3      py36_0 
Theano     0.9.0      <pip> 
tk      8.5.18      0 
tornado     4.4.2     py36_0 
traitlets     4.3.2     py36_0 
wcwidth     0.1.7     py36_0 
wheel      0.29.0     <pip> 
wheel      0.29.0     py36_0 
widgetsnbextension  2.0.0     py36_0 
xz      5.2.2       1 
zlib      1.2.8       3 
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$

所以，如果你看到甚至jupyter也安裝。現在，當我在這個環境中打開Python解釋器並運行基本tensorflow命令時，它一切正常。

但是我想在jupyter筆記本上做同樣的事情。所以我創建了一個新的目錄（在這個環境之外）。

mkdir dl

在我激活tensorflow環境

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow 
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list

我可以看到在包裝的同一列表。

現在我打開了一個筆記本Jupyter

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow 
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook

它開闢了在瀏覽器中一個新的筆記本。但是當我只是像熊貓那樣導入基本的python庫時，它說沒有可用的包。我不確定爲什麼當相同的環境具有所有這些軟件包時，如果我使用Python解釋器，它將顯示所有軟件包。

import pandas 
--------------------------------------------------------------------------- 
ModuleNotFoundError      Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>() 
----> 1 import pandas 

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

爲什麼jupyter筆記本沒有拿起這些模塊？

所以Jupyter筆記本電腦不顯示ENV作爲解釋

來源

2017-04-04 Baktaawar

你是否還在創建筆記本時選擇了'env'作爲筆記本'python'解釋器？ –

我不知道我明白嗎？我只是在相同的目錄中激活環境，然後從該環境中調用Jupyter。你能指導如何去做你提到的事情嗎？ – Baktaawar

在右上角，您應該有一個「筆記本」翻譯器。你可以檢查哪一個是爲你的筆記本設置的？ –

我來到了你的情況。這是我整理出來

安裝蟒蛇
創建虛擬環境 - conda create -n tensor flow
您的虛擬環境中去 - Source activate tensorflow
內部的安裝tensorflow。您可以使用pip
完成安裝安裝

所以那麼接下來的事情，當你啓動它：

如果你不是在虛擬環境類型中 - Source Activate Tensorflow

這裏面重新安裝你的木星筆記本電腦和熊貓庫，因爲可以有一些失蹤在這個虛擬環境

然後

在虛擬環境中只需鍵入：

pip install jupyter notebook

pip install pandas

就可以啓動jupyter筆記本說：

jupyter notebook

選擇正確的終端python 3或2

然後導入這些模塊

來源

2017-04-06 15:27:42

安裝蟒蛇
運行蟒蛇命令提示符
寫「激活tensorflow」爲窗口
PIP安裝tensorflow
PIP安裝jupyter筆記本
jupyter筆記本。

只有這個解決方案爲我工作。試過7 8個解決方案。使用Windows平臺。

來源

2017-05-24 13:34:07

我相信一個簡短的視頻顯示所有的細節，如果你有蟒蛇是Mac以下（這是非常類似於Windows的用戶也一樣）剛剛開蟒蛇導航，一切都完全一樣（差不多了！）

https://www.youtube.com/watch?v=gDzAm25CORk

然後去jupyter筆記本和代碼

!pip install tensorflow

然後

import tensorflow as tf

它適合我！ :)

來源

2017-08-23 12:42:28 rsc05

對於Windows 10中的Anaconda用戶以及最近更新Anaconda環境的用戶，TensorFlow可能會導致激活或啓動一些問題。這裏是我探索和解決方案爲我工作：

卸載當前蟒蛇環境，並刪除所有與蟒蛇從C有關的現有文件：\用戶或任何你安裝了它的位置。
下載蟒蛇（https://www.anaconda.com/download/?lang=en-us#windows）
安裝時，勾選「添加蟒蛇到我的PATH環境變量」
安裝完成後，打開水蟒命令提示符下使用下列步驟來安裝TensorFlow：
創建暢達環境

暢達創建-n tensorflow蟒蛇= 3.5 （使用即使你使用Python 3.6，因爲TensorFlow將在下面的步驟獲得升級此命令）
：通過調用下面的命令命名tensorflow
通過發出以下命令激活康達環境：

激活tensorflow 此步驟之後，在命令提示會變爲（tensorflow）
激活後，升級tensorflow使用該命令：

pip install --ignore-installed --upgrade 現在您已經成功安裝了CPU版本的TensorFlow。
使用關閉蟒蛇命令提示符，然後再次打開它並激活tensorflow環境「激活tensorflow」命令。
裏面的tensorflow環境，使用命令安裝以下庫： PIP安裝jupyter PIP安裝keras PIP安裝熊貓 PIP安裝大熊貓，DataReader的 PIP安裝matplotlib PIP安裝SciPy的 PIP安裝sklearn
現在您的tensorflow環境包含深度學習中使用的所有通用庫。
恭喜，這些庫會讓你準備好建立深層神經網絡。如果你需要更多的庫，使用相同的命令'pip install libraryname'安裝

來源

2018-03-02 00:24:37 Vivek

在Jupyter Notebook中運行Tensorflow

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