Python搭建虚拟环境安装tensorflow 吴恩达深度学习 jupyternotebook关联

前言

通过构建python虚拟环境，可以使我们高效地管理我们的packages，在不同的开发环境中使用不同的虚拟环境。

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一、anaconda是什么？

anaconda是一款科学软件包管理器，所以在关于python包相关版本问题上就可以高枕无忧了，首先安装好anaconda。

anaconda清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

• 创建虚拟环境env

#在命令行中输入 其中myenv是虚拟环境名称
conda create -n myenv

激活环境

Windows下：
conda activate myenv
Linux下：
source activate myenv

二、安装tensorflow

1.conda install

// 前提需要先进入虚拟环境
// 吴恩达老师使用的tensorflow为1.2.1
conda install tensorflow==1.2.1

相关包的安装

// 可能在作业中遇到scipy.ndmagine缺少某个函数
// 原因是版本太高了
conda install scipy==1.2.1

2.（可选）若需要安装tensorflow-gpu

// 将会自动安装对应适合版本的cuda cudnn
conda install tensorflow-gpu==1.14.1

对于可能会出现网络延迟，更换库源链接（清华源偶尔延迟很高）,相比于去英伟达官网下载安装方便太多了。

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

3. 关联jupyter notebook

jupyter notebook 很多的问题如无权限、内核启动不了大部分原因都是没有使用管理者权限。
jupyter中运行虚环境

1. 进入虚拟环境之后， 安装nb_conda

conda install nb_conda

2. 安装完之后，conda install -n 环境名称 ipykernel，比如我的虚拟环境是myenv，安装命令就是

conda install -n myenv ipykernel

3. 将虚拟环境写入jupyter notebook中的环境中，运行：python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name “在jupyter中显示的环境名称”，比如我的是，注意不要忘记了双引号

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "myenv"