配置tensorflow环境(anaconda+jupyter notebook)
很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然。今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑。特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家。也给自己留个备忘。
1.安装anaconda
anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷。直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下。不需要勾选vs code(有需要的话 安装后可自行添加)
2.安装python
可以在官网下载安装,也可以在anaconda里安装具体版本(通常只有几个经典版本可供选择,有条件或者网络支持的话可以优先考虑)
3.安装tensorflow以及tensorflow-gpu(同理)
conda install tensorflow (普通安装)
或 pip install tensorflow (上面conda的安装方法容易网络不稳定,pip相对来说会省心不少)
或 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (从国内镜像源下载,速度极快且稳定)
若要装具体版本,则在包名tensorflow后加上 == 版本号 例如:
conda install tensorflow==1.9.0
ps:插一句,当你在找其他的一些conda源、pip源、国内镜像源都没有的包的时候,你可以在pypi.org上下载到你所需要的包,然后本地安装 :
pip install 本地路径名.压缩格式
pps:关于国内镜像源的补充:
pip国内的一些镜像
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
修改源方法:
临时使用:
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数,指定pip源
例如: pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
永久修改:
linux:
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 内容如下:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
windows:
直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4.安装jupyter notebook
安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境。
实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下:
1.首先安装ipykernel:
conda install ipykernel
2.在虚拟环境下创建kernel文件 :
conda install -n 环境名称 ipykernel
3.激活conda环境:
activate 环境名称
4.将环境写入notebook的kernel中:
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"
5.打开notebook服务器:
jupyter notebook
复制url,在浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了
提示:
如果经常需要用jupyter notebook,那么最好在创建虚拟环境的时候便安装好ipykernel,命令:
conda create -n 环境名称 python=3.5 ipykernel
删除kernel环境:
jupyter kernelspec remove 环境名称
ppps:如果想在任意文件夹下打开notebook,可以打开conda prompt,激活(activate)你需要用到的虚拟环境,然后cd进入你的程序项目所在的文件夹,直接输入jupyter notebook就可以啦。记得把kernel换成相对应的虚拟环境所生成的内核。
# 大概就想到这里,剩下的下次想起来再补充。
参考链接:
https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/8204221.html
https://blog.csdn.net/yuzaipiaofei/article/details/80891108
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