在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中…
1 问题描述 使用Anaconda配置了包括Pytorch.Tensorflow等多个虚拟环境后,依然无法使用Jupyter Notebook选择不同的虚拟环境运行代码,问题如下图所示. 2 解决方法 2.1 首先查看当前存在的虚拟环境: 使用组合键"win+R"打开命令提示符,输入以下命令进行查看当前存在的虚拟环境.一般没有初始环境只有一个"base". 1 conda env list 2 #或者 3 conda info -e 2.2 创建新的python虚拟…
应该是在安装其它python第三方库时更新了prompt-toolkit版本,降级到下面的版本即可: sudo pip install 'prompt-toolkit==1.0.15'…
# jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的kernel #  开启虚拟环境 (base) C:\Users\jiangshan>activate tensorflow #  首先向虚拟环境安装ipykernel(tensorflow) C:\Users\jiangshan>conda install -n tensorflow ipykernel # 进行配置(tensorflow) C:\Users\jiangshan>python -m ipykernel i…
python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称" 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了,搞定! 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: 创建环境: conda create -n 环境名称 也…
查看所有已安装的软件包$ conda list# packages in environment at S:\Users\jiangshan\Anaconda3:## Name Version Build Channel_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 defaultsalabaster 0.7.12 py37_0 defaultsanaconda 2018.12 py37_0 defaults........ 查看当前存在哪些虚拟环境$ conda inf…
之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3…
背景: 利用virtualenv构建一个python3.5的虚拟环境,在该虚拟环境中使用ipdb调试程序,结果报错找不到某一个模块. 程序的所有依赖模块都已经成功安装在虚拟环境中. 在虚拟环境中,terminal跳转至程序所在目录,使用ipdb开始调试. ipdb table_baxter_her.py 当运行至如下位置时出现报错, 使用pip尝试查找click模块, 确认该模块已经成功安装在虚拟环境中! 焦头烂额....... 查找报错的原因....... 在上述程序调试环境中,输入如下指令,…
Jupyter Notebook介绍.安装及使用教程 原文链接:https://www.jianshu.com/p/91365f343585 目录一.什么是Jupyter Notebook? 1. 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果.——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直…
基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识…