在 Jupyter Notebook 中运行 Tensorflow

Question

我正在尝试做一些深度学习工作。为此，我首先在我的 Python 环境中安装了所有用于深度学习的包。

这是我所做的。

在Anaconda中，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，如下

conda create -n tensorflow

然后在其中安装数据科学 Python 包，如 Pandas、NumPy 等。我还在那里安装了 TensorFlow 和 Keras。这是该环境中的软件包列表

(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$

您可以看到 jupyter 也已安装。

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 notebook 中做同样的事情。因此，我创建了一个新目录（在此环境之外）。

 mkdir dl

在那，我激活了 tensorflow 环境

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

我可以在其中看到相同的软件包列表。

现在，我打开一个 Jupyter notebook

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

它会在浏览器中打开一个新笔记本。但是当我只是导入基本的 python 库时，比如 pandas，它说“没有可用的包”。我不确定为什么当同一个环境中有所有这些包并且在同一个目录中时，如果我使用 Python 解释器它会显示所有包。

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

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

为什么 jupyter notebook 没有选择这些模块？

所以，Jupyter notebook 没有将 env 显示为解释器

原文由 Baktaawar 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

我想到了你的案子。我就是这样整理的

1. 安装蟒蛇
2. 创建虚拟环境 conda create -n tensorflow
3. 进入你的虚拟环境——（在 macOS/Linux 上：） source activate tensorflow （在 Windows 上： activate tensorflow ）
4. 在里面安装tensorflow。您可以使用 pip 安装它
5. 完成安装

那么接下来，当你启动它时：

1. 如果您不在虚拟环境类型中 - Source Activate Tensorflow
2. 然后在里面再次安装你的 Jupiter notebook 和 Pandas 库，因为在这个虚拟环境中可能会缺少一些

在虚拟环境中只需键入：

1. pip install jupyter notebook
2. pip install pandas

然后你可以启动 jupyter notebook 说：

1. jupyter notebook
2. 选择正确的终端 python 3 或 2
3. 然后导入那些模块

原文由 Shamane Siriwardhana 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议