Jupyter Notebook中的TensorFlow出现问题

Question

我之前通过Anaconda在Ubuntu
14.04中安装了Jupyter笔记本，而现在我安装了TensorFlow。我希望TensorFlow能够正常工作，而不管我是在笔记本中还是在简单地编写html" target="_blank">脚本。为了实现这一目标，我最终两次安装了TensorFlow，一次使用Anaconda，一次使用pip。Anaconda安装工作正常，但我需要在对python的任何调用之前加上“源代码激活tensorflow”。pip安装效果很好，如果以标准方式（在终端中）启动python，则tensorflow加载就很好了。

我的问题是：如何在Jupyter笔记本中也能使用它？

这使我想到了一个更笼统的问题：似乎我在Jupyter /
Anaconda中使用的python内核与在整个系统范围内使用的python内核（或环境？此处不确定术语）是分开的。如果这些代码重合，那就太好了，因此，如果我安装了一个新的python库，则可以用我运行python的所有各种方式来访问它。

Answer 1

更新资料

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）。