Jupyter笔记本中的TensorFlow问题

Question

我之前通过Anaconda在Ubuntu 14.04中安装了Jupyter笔记本,刚才我安装了TensorFlow.无论我是在笔记本电脑上工作还是只是编写脚本,我都希望TensorFlow能够正常工作.在我尝试实现这一目标时,我最终安装了TensorFlow两次,一次使用Anaconda,一次使用pip.Anaconda安装工作,但我需要使用"source activate tensorflow"来预先调用python.并且pip安装工作得很好,如果以标准方式启动python(在终端中),那么tensorflow加载就好了.

我的问题是:我怎样才能在Jupyter笔记本中使用它？

这引出了一个更普遍的问题:似乎我的Jupyter/Anaconda中的python内核与python内核(或环境？不确定这里的术语)分开使用系统范围.如果这些重合,那将是很好的,所以如果我安装一个新的python库,它可以通过我运行python的各种方式访问​​.

Answer 1

更新

TensorFlow网站支持五种安装.

根据我的理解,直接使用Pip安装可以在Jupyter Notebook中导入TensorFlow(只要安装了Jupyter Notebook并且没有其他问题)b/z它没有创建任何虚拟环境.

使用virtualenv install和conda install需要在新创建的TensorFlow环境中安装jupyter,以允许TensorFlow在Jupyter Notebook中工作(有关更多详细信息,请参阅以下原始帖子部分).

我相信docker install可能需要在VirtualBox中设置一些端口才能使TensorFlow在Jupyter Notebook中工作(参见这篇文章).

对于从源安装,它还取决于构建和安装源代码的环境.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安装到虚拟环境中以在Jupyter Notebook中使用Tensorflow.

原帖

要在Ipython和/或Jupyter(Ipython)Notebook中使用tensorflow,您需要在tensorflow激活环境下安装Ipython和Jupyter(在安装tensorflow之后).

在tensorflow环境下安装Ipython和Jupyter之前,如果在终端中执行以下命令:

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

这告诉你,当你从终端打开python时,它正在使用安装了tensorflow的"环境"中安装的python.因此,您实际上可以成功导入tensorflow.但是,如果你试图运行ipython和/或jupyter笔记本,这些都没有安装在配备tensorflow的"环境"下,因此它必须回到使用没有tensorflow模块的常规环境,因此你得到一个导入错误.

您可以通过列出envs/tensorflow/bin目录下的项来验证这一点:

(tensorflow) username$ ls /User/username/anaconda/envs/tensorflow/bin/

你会看到没有列出的"ipython"和/或"jupyer".

要在Ipython和/或Jupyter笔记本中使用tensorflow,只需将它们安装到tensorflow环境中:

(tensorflow) username$ conda install ipython
(tensorflow) username$ pip install jupyter #(use pip3 for python3)

安装它们之后,应该在envs/tensorflow/bin /目录中显示"jupyer"和"ipython".

注意:在尝试在jupyter笔记本中导入tensorflow模块之前,请尝试关闭笔记本.并且首先"源去激活tensorflow",然后重新激活它("source activate 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(至少在我的工作).

Answer 2

我在virtualenv中使用了以下这些.

pip3 install --ignore-installed ipython
pip3 install --ignore-installed jupyter

这会在我的tensorflow虚拟环境中重新安装ipython和jupyter笔记本.您可以在安装后通过which ipython和验证它which jupyter.在bin将虚拟包膜下.

注意我使用的是python 3.*