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jupyter notebook 添加 Tensorflow2.0 的conda 环境

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jupyter notebook 添加 Tensorflow2.0 的conda 环境

为了令 Tensorflow2.0 的环境与原来的环境分隔开,需要单独创建一个 conda 环境来管理,但是新的环境一般总是无法打开 Jupyter notebook,为此,我们需要重新创建一个 kenel:

  • 首先,打开 Anaconda,创建一个新的环境,比如我创建了 tensorflow2 用来安装 Tensorflow2.0-alpha 版。
  • 其次,在 base 与 tensorflow2 环境下均安装 ipykernel:
conda install ipykernel
  • 接着,在 tensorflow2 环境写入 notebook 的 kernel 中:python -m ipykernel install --name 环境名 --display-name "展示名"(亦可添加用户环境 --user),即:
python -m ipykernel install --user --name tensorflow2 --display-name "tensorflow 2"

这样你便可以拥有两个互不干扰的 jupyter 环境!

福利:

  1. 你也可以参考修改Anaconda中 的 Jupyter Notebook 默认工作路径 来修改默认工作路径。(主要是通过 jupyter notebook --generate-config 创建配置文件,然后修改:c.NotebookApp.notebook_dir)
  2. tensorflow 2.0 的 gpu 版的安装:
 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

如果安装不了,可以试试下载 .whl: https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.0.0a0/#files

再使用 pip 安装。

最终的效果图:

上图可以看到,可以直接利用 Jupyter Notebook 直接创建不同环境的 .ipynb。

由于 Windows 10 的 PowerShell 不支持 conda 的环境切换,我们可以做如下操作:

打开 PS 后,先切换到你的工作目录,之后运行 cmd 进入 CMD,接着激活你要使用的环境,比如 tf2(tensorflow2),最后再运行 jupyter notebook 便可。

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