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TensorFlow网站支持五项安装。
据我了解，直接使用Pip安装可以在Jupyter Notebook中导入TensorFlow（只要已安装Jupyter
Notebook并且没有其他问题），因为它没有创建任何虚拟环境。
使用 virtualenv
install和conda
install需要将jupyter安装到新创建的TensorFlow环境中，以允许TensorFlow在Jupyter
Notebook中工作（有关更多详细信息，请参见以下原始帖子部分）。
我相信docker安装可能需要在VirtualBox中进行一些端口设置，才能使TensorFlow在Jupyter
Notebook中工作。
对于从源代码进行安装，还取决于源代码所内置和安装到的环境。如果将其安装到新创建的虚拟环境或未安装Jupyter
Notebook的虚拟环境中，则还需要将Jupyter Notebook安装到虚拟环境中才能在Jupyter Notebook中使用Tensorflow。
原始帖子
要在Ipython和/或Jupyter（Ipython）Notebook中使用tensorflow，您需要在tensorflow激活的环境下安装Ipython和Jupyter（在安装tensorflow之后）。
如果在终端中执行以下命令，则在tensorflow环境下安装Ipython和Jupyter之前：
username$ source activate tensorflow(tensorflow)username$ which ipython(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/ipython(tensorflow)username$ which jupyter(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/jupyter(tensorflow)username$ which python(tensorflow)username$ /User/username//anaconda/envs/tensorflow/bin/python
这告诉您，从终端打开python时，它使用的是安装在tensorflow的“环境”中的Python。因此，您实际上可以成功导入tensorflow。但是，如果您尝试运行ipython和/或jupyter笔记本，则它们未安装在配备tensorflow的“环境”下，因此必须返回使用没有tensorflow模块的常规环境，因此可以导入错误。
您可以通过列出envs / tensorflow / bin目录下的项目来验证这一点：
(tensorflow) username$ ls /User/username/anaconda/envs/tensorflow/bin/
您将看到没有列出“ ipython”和/或“ jupyer”。
要将tensorflow与Ipython和/或Jupyter笔记本一起使用，只需将它们安装到tensorflow环境中即可：
(tensorflow) username$ conda install ipython(tensorflow) username$ pip install jupyter #(use pip3 for python3)
安装它们之后，envs / tensorflow / bin /目录中应显示一个“ jupyer”和一个“ ipython”。
注意：尝试在jupyter笔记本中导入tensorflow模块之前，请尝试关闭笔记本。然后首先使用“源停用tensorflow”，然后再将其重新激活（“源激活tensorflow”），以确保事物“在同一页面上”。然后重新打开笔记本并尝试导入tensorflow。它应该成功导入（至少在我的系统上工作过）。
