深度学习环境配置：Windows安装TensorFlow并在Jupyter notebook上使用

前言

深度学习环境配置：Windows安装TensorFlow并在Jupyter notebook上使用

01. 安装Anaconda

• 官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

• 清华大学镜像源地址(推荐使用国内源镜像)：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

• 根据个人需求下载对应的版本。如果在官网下载，因为python2.x官方已经停止更新，建议下载bpython3.X对应的版本。如果在清华地址下载，下载最新的版本即可。

## 1.1 国内镜像源配置

1. 清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pbkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

2. 中科大镜像源(小编选择这个)

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

3. 切回默认源
   注意,如果切换镜像后当出现下载不了的情况，就先切换默认源，然后再修改另一个可以使用的conda源（一定要先恢复默认，再换另一个！！！）,也可以使用其他镜像网站

conda config --remove-key channels

4. 查看当前用的源

conda config --show channels 

## 1.2 为tensorflow创建虚拟环境例子：本来想用这样的配置方式，但是jupyter一直连接不上，pycharm、ipython却没有问题。

• 推荐阅读tensorflow官方教程

conda create -n tf1.15 python=3.6

• 激活TensorFlow环境

conda activate tf1.15

• 在虚拟环境中安装tensorflow

conda/pip install tensorflow==2.6.0
conda/pip install tensorflow-gpu==2.6.0 
conda/pip install --upgrade tensorflow #会更新到2.x

# conda install ipykernel
# conda install jupyter
conda install jupyter notebook

• 安装特定虚拟环境的内核

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "myenv"
python -m ipykernel install --user --name tf1.15 --display-name "tf1.15"
ipython kernel install --user --name tf1.15 --display-name tf1.15

ipython kernel install --user --name kr243 --display-name kr243 

ipython kernel install --user --name tensorflow --display-name tensorflow 
ipython kernelspec install-self --user

jupyter kernelspec install-self --user 

# 查看内核安装位置
# jupyter kernelspec list

• 删除虚拟环境

conda remove -n tensorflow --all

# 02. 安装tensorflow

• 上述的## 1.2 为tensorflow创建虚拟环境例子配置完成后，jupyter不能完美工作，于是有了这部分。
• 此处推荐参考文章：深度学习环境配置：tensorflow-gpu + keras，和参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1HV411q7xD，很好的阐释了各版本如何匹配选择。
• 小编使用的是Python 3.9.7，所以需要选择tensorflow-2.6.0,选择对照表如下：
• 
• 打开命令提示符进行下面安装，注意，小编用的就是这个，而没有选择虚拟环境

pip install tensorflow==2.6.0
pip install tensorflow-gpu==2.6.0

# 03. 配置jupyter notebook默认工作目录

• 修改Jupyter Notebook的默认工作目录

其他参考文章：

• Python环境配置保姆教程（Anaconda、Jupyter、GPU环境）！：内容残缺，就比如jupyter notebook这部分配置，修改快捷方式就没有提到，导致小编失败；

• Tensorflow安装教程 傻瓜式一键安装：

• jupyter notebook上完美运行tensorflow、keras

• Win10下用Anaconda安装TensorFlow

• 手把手装anaconda下安装TensorFlow2.3（Python3.8）

• Anaconda环境安装tensorflow并嵌入到jupyter notebook中

• Windows环境下安装TensorFlow并在Jupyter notebook上使用

• 可能会遇到的报错
  Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
  jupyter notebook在运行时后台报错 KernelRestarter: restart failed
  anaconda下tensorflow安装遇到的问题记录及解决办法
  解决Jupyter连接不上Kernel(内核)的问题

后记

• 肯定不是完美的教程，此处记录，只是为了自己后期查阅。