我建议从您的基本环境启动Jupyter实验室/笔记本,然后选择正确的内核。
如何将conda环境添加到Jupyter Lab应该包含将内核添加到基本环境所需的信息。
免责声明:我在链接的主题中提出了问题,但我认为它也回答了您的问题。
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我建议从您的基本环境启动Jupyter实验室/笔记本,然后选择正确的内核。
如何将conda环境添加到Jupyter Lab应该包含将内核添加到基本环境所需的信息。
免责声明:我在链接的主题中提出了问题,但我认为它也回答了您的问题。
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仅此解决方案对我有用。尝试了7 8解决方案。使用Windows平台。
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我想出了你的案子。这就是我的解决方法
conda create -n tensor flow
Source activate tensorflow
pip
安装它所以接下来的事情,当您启动它:
Source Activate Tensorflow
在虚拟环境中,只需键入:
pip install jupyter notebook
pip install pandas
然后,您可以启动jupyter笔记本,说:
jupyter notebook
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我找到了一种相当简单的方法来做到这一点。
最初,通过您的Anaconda Prompt,您可以按照此Tensorflow官方网站( 此处)中的步骤进行操作。您必须按原样进行操作,没有偏差。
以后,您打开Anaconda Navigator。在Anaconda Navigator中,转到“应用程序在---”部分。选择下拉列表,完成上述步骤后,您必须看到一个条目-tensorflow进入其中。选择tensorflow并让环境加载。
然后,在此新上下文中选择Jupyter Notebook,然后安装它,让安装结束。
之后,您可以像在tensorflow环境中的常规笔记本一样运行Jupyter笔记本。
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我相信,如果有Mac的话,如果您有Anaconda,则可以看到一个显示所有详细信息的简短视频(它与Windows用户也非常相似),只需打开Anaconda导航器,一切都一样(几乎!)。
https://www.youtube.com/watch?v=gDzAm25CORk
然后去jupyter笔记本和代码
!pip install tensorflow
然后
import tensorflow as tf
它对我有用! :)
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通过在anoconda shell或控制台中运行以下命令来安装tensorflow:
conda create -n tensorflow python=3.5 activate tensorflow conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn pip install tensorflow
关闭控制台,然后重新打开它,然后键入以下命令:
activate tensorflow jupyter notebook
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我正在尝试做一些深度学习工作。为此,我首先在Python环境中安装了所有用于深度学习的软件包。
这是我所做的。
在Anaconda中,我创建了一个名为
tensorflow
的环境,如下所示然后在其中安装数据科学Python包,例如Pandas,NumPy等。我也在那里安装了TensorFlow和Keras。这是该环境中的软件包列表
您可以看到还安装了
jupyter
。现在,当我在此环境中打开Python解释器并运行基本的TensorFlow命令时,一切正常。但是,我想在Jupyter笔记本中做同样的事情。因此,我创建了一个新目录(在此环境之外)。
在那,我激活了张量
tensorflow
环境我可以在其中看到相同的软件包列表。
现在,我打开Jupyter笔记本
它在浏览器中打开一个新的笔记本。但是,当我只是在其中导入基本的python库(如pandas)时,它说“没有可用的软件包”。我不确定为什么在相同环境中所有这些软件包都位于同一目录中时,如果使用Python解释器,它将显示所有软件包。
为什么Jupyter Notebook不选择这些模块?
因此,Jupyter Notebook不显示env作为解释器