如何在Anaconda下使用jupyter notebook

Skip to content

This repository

• Pull requests
• Issues
• Marketplace
• Explore

Sign out

•  Watch  0
•  Star 1
•  Fork1,469

wmx17806275903/wmx17806275903.github.ioforked from qiubaiying/qiubaiying.github.io

 Code  Pull requests 0  Projects  0  Wiki  Insights  Settings

Branch:  master 

Find fileCopy path

wmx17806275903.github.io / _posts / 2018-02-26-Anaconda+tensorflow+Jupyter Notebook.md

61c51b4 on 5 Mar

  wmx17806275903  Update 2018-02-26-Anaconda+tensorflow+Jupyter Notebook.md

1 contributor

Raw Blame History

    

69 lines (45 sloc)   2.55 KB

layout	title	subtitle	date	author	header-img	catalog	tags
post	如何在Anaconda下使用jupyter notebook	在jupyter notebook中使用tensorflow	2018-02-26	WMX	img/tech-eye.jpg	true	- Anaconda    - tensorflow - jupyter notebook

最初接触到这个在线编程web应用程序是毕设学习Python时，视频中那位老师在使用这个工具，因为已经安装了pycharm编辑器，所以当时没有想去了解。 而今，刚好电脑装了Anaconda，直接在web端编程，避免浏览器，编辑器的切换，就在Anaconda环境下搭建了一下jupyter notebook，方便直接调用。

什么是jupyter notebook

（Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 ） -----摘自 百度百科

所以可以看到Jupyter Notebook功能多样，是一款比较强大的应用程序。

在Anaconda中配置tensorflow

1.打开终端

2.创建一个叫做tensorflow的conda环境并激活

conda create -n tensorflow python=3.5（这里注意，tensorflow目前只支持Python3.5）

activate tensorflow （ 激活，激活之后环境前面就是以这种形式显示的：(tensorflow)C:> ）

3.CPU版本的tensorflow，如果需要安装GPU版本的自行搜索哦。输入以下命令：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

4.至此，我们已经安装好了TensorFlow。接下来可以测试验证下是否可以使用。在命令行输入：Python，进入Python编程环境。 然后输入：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

正确的话，会输出： Hello, TensorFlow!

在Jupyter中使用TensorFlow

1.首先，进入tensorFlow环境，安装ipython和jupyter。命令如下：

conda install ipython

conda install jupyter

2.然后，进去Jupyter，直接输入：

jupyter notebook （等待一下就会弹出浏览器，进入Jupyter）

3.最后，可以进行测试导入tensorflow，验证过程同上 import tensorflow as tf
。。。 可以成功运行啦！

• © 2018 GitHub, Inc.
• Terms
• Privacy
• Security
• Status
• Help

• Contact GitHub
• API
• Training
• Shop
• Blog
• About

Press h to open a hovercard with more details.