jupyter的一些基础操作

1. 这里使用anaconda自带的Jupyter Netbook，虚拟环境默认是anaconda下的python3虚拟环境。
   
2. cmd输入命令jupyter notebook，进不进虚拟环境都可以。
   

参考博客，win+r打开cmd，进到虚拟环境中，直接依次运行：

conda install jupyter
conda install ipykernel		# 安装jupyter内核
# 添加虚拟环境到jupyter中
python -m ipykernel install --user --name study1 --display-name study1_py38
#如果需要移除jupyter中的虚拟环境，用这个命令
jupyter kernelspec remove 环境名

关闭jupyter，再次运行，出现自己的环境名称study1_py38，成功：

1.运行报错：ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

但是我已经安装了keras。参考博客说是路径不对，打开Anaconda Prompt，运行下面的命令：

jupyter kernelspec list  #查看当前的可用的kernel
jupyter kernelspec remove study1 #删除前面创建的kernel
activate study1  #进入虚拟环境
conda install ipykernel  
python -m ipykernel install --name study1
jupyter notebook  #打开jupyter

2. 报错：ImportError: cannot import name 'bmat' from 'scipy.sparse.sputils' (D:anaconda3envsstudy1libsite-packagesscipysparsesputils.py)

参考博客，可能是版本太高的问题，先找到可以安装的版本。

conda search scipy #查看可以安装的scipy版本

降低一个版本，先降低版本到1.7.3

发现tensorflow的依赖需要scipy==1.4.1运行下面的命令将这些版本调整下:

pip install scipy==1.4.1 --user 
pip install gast==0.3.3 --user
pip install numpy==1.19.0 --user
pip install tensorflow-estimator==2.4.0  --user
jupyter notebook #打开jupyter

运行成功

运行代码ctrl+enter