用anaconda给jupyter配置tensorflow失败,但成功在VSCode中运行jupyter+tensorflow文件

因为吴恩达的课程作业中用到了tensorflow,就想着给jupyter配置一下,可我真的没想到如此波折,试了各种办法最后还是没有成功,然后还是用了我经常用的VSCode来完成作业,简直是发现了新大陆!

感谢:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26988074
https://blog.csdn.net/weixin_43981221/article/details/103049129
https://www.cnblogs.com/wangliman/p/9855352.html
https://blog.csdn.net/weixin_44010678/article/details/97895226

一开始,我是想在jupyter中配置tensorflow的,因为课程用的就是这个,配置过程如下(虽然配置jupyter失败,但是配置完之后打开VSCode直接成功,所以不浪费

1、打开Anaconda Prompt
用anaconda给jupyter配置tensorflow失败,但成功在VSCode中运行jupyter+tensorflow文件_第1张图片
2、创建一个tensorflow环境,用python3.6版本(其他版本也行,只要和tensorflow对应就可以,我是因为之前关注的一个博主用的这个版本,匹配tensorflow-gpu1.13.2和keras2.1.5就用了)

conda create –n tensorflow python=3.6

3、激活tensorflow环境

activate tensorflow

4、在tensorflow环境下安装tensorflow-gpu1.13.2版本

pip install tensorflow-gpu==1.13.2

5、安装ipython

conda install ipython

6、安装jupyter

conda install jupyter

7、将环境写入jupyter的kernel中(这一步网上的很多代码都破坏了原本conda自带jupyter的kernel,导致原有jupyter无法打开),运行完看看此路径C:\Users\64222\AppData\Roaming\jupyter\kernels下有没有这两个核,和每个核里面的三个文件。

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name tensorflow

在这里插入图片描述
用anaconda给jupyter配置tensorflow失败,但成功在VSCode中运行jupyter+tensorflow文件_第2张图片

8、效果图都有,就是kernel连接不上,至今未找到原因,希望有高手能解答!
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9、VSCode也可以打开ipynb文件,选择刚刚设置的tensorflow环境,打开作业,import tensorflow as tf也不报错了,完美!!!
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10、说几个配置过程中的坑
1)坑1:也是最大的坑,网上很多教程都在tensorflow环境下用ipython kernelspec install-self --user这个代码来配置kernel,可是这样就破坏了原有anaconda自带的jupyter的kernel,导致无法打开,出现启动服务失败错误。解决办法:打开Anaconda Prompt,使用默认环境运行此代码:python -m ipykernel install --user,修复自带的kernel。

2)坑2:由于numpy版本问题,在运行import tensorflow as tf可能会报一堆关于数据格式的错误,报错的图忘了保存了,不过你一看错误就知道,_np_qint8、_np_quint16等错误。

解决办法:找到路径D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\python\framework下的dtypes.py文件,用记事本打开,如图修改,保存即可。
用anaconda给jupyter配置tensorflow失败,但成功在VSCode中运行jupyter+tensorflow文件_第6张图片

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