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我还没有看到有关Windows兼容性的任何内容 - 如果我付出一些努力,这是在途中还是现在可用的？(我有一个Mac和一个Ubuntu盒子,但Windows机器是我目前与theano一起使用的独立显卡的机器).

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​​.

在开展Udacity深度学习任务时,我遇到了内存问题.我需要切换到云平台.之前我曾使用AWS EC2,但现在我想尝试使用Google Cloud Platform(GCP).我需要至少8GB的内存.我知道如何在本地使用docker但从未在云上尝试过.

1. 有没有现成的解决方案在GCP上运行Tensorflow？
2. 如果没有,哪个服务(计算引擎或容器引擎)会让它更容易上手？
3. 任何其他提示也不胜感激!

我相信许多有兴趣学习DL的人都听说过这门课程:

https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

我现在正在学习该课程,并希望分享如何从头开始在Windows上设置学习环境的分步说明.

• 第一个名为" 设置环境"的答案是关于建立学习环境.你只运行一次.

• 名为AFTER LOCAL MACHINE REBOOT的第二个答案是关于如何在重新启动计算机后启动环境.

• 请参阅第三个答案名为HOW IT ALL WORKS以了解所有这些内容是如何工作的(或者您可以盲目地按照第一个答案并稍后查看).

每当我尝试为 tensorflow 启动我的 jupyter 笔记本时，我都会收到以下错误消息。

浏览器错误

以下是我获得的 docker 状态

1. 正在运行的 Docker 机器
2. 已下载 Docker 映像

我使用 Docker 镜像 ID 在 docker 中运行它

我想知道为什么我的 jupyter notebook 没有被解雇，尽管它在 bash 中运行正常？

更新（在 VirtualBox 中设置）