Запуск тензорного потока в ноутбуке Jupyter

Я пытаюсь сделать глубокую учебную работу. Для этого я сначала установил все пакеты для глубокого изучения в своей среде Python.

Вот что я сделал.

В Anaconda я создал среду под названием tensorflow следующим образом

conda create -n tensorflow

Затем внутри него были установлены пакеты Python для науки о данных, такие как Pandas, NumPy и т.д. Я также установил TensorFlow и Keras там. Вот список пакетов в этой среде

(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
# packages in environment at /Users/i854319/anaconda/envs/tensorflow:
#
appdirs                   1.4.3                     <pip>
appnope                   0.1.0                    py36_0  
beautifulsoup4            4.5.3                    py36_0  
bleach                    1.5.0                    py36_0  
cycler                    0.10.0                   py36_0  
decorator                 4.0.11                   py36_0  
entrypoints               0.2.2                    py36_1  
freetype                  2.5.5                         2  
html5lib                  0.999                    py36_0  
icu                       54.1                          0  
ipykernel                 4.5.2                    py36_0  
ipython                   5.3.0                    py36_0  
ipython_genutils          0.2.0                    py36_0  
ipywidgets                6.0.0                    py36_0  
jinja2                    2.9.5                    py36_0  
jsonschema                2.5.1                    py36_0  
jupyter                   1.0.0                    py36_3  
jupyter_client            5.0.0                    py36_0  
jupyter_console           5.1.0                    py36_0  
jupyter_core              4.3.0                    py36_0  
Keras                     2.0.2                     <pip>
libpng                    1.6.27                        0  
markupsafe                0.23                     py36_2  
matplotlib                2.0.0               np112py36_0  
mistune                   0.7.4                    py36_0  
mkl                       2017.0.1                      0  
nbconvert                 5.1.1                    py36_0  
nbformat                  4.3.0                    py36_0  
notebook                  4.4.1                    py36_0  
numpy                     1.12.1                    <pip>
numpy                     1.12.1                   py36_0  
openssl                   1.0.2k                        1  
packaging                 16.8                      <pip>
pandas                    0.19.2              np112py36_1  
pandocfilters             1.4.1                    py36_0  
path.py                   10.1                     py36_0  
pexpect                   4.2.1                    py36_0  
pickleshare               0.7.4                    py36_0  
pip                       9.0.1                    py36_1  
prompt_toolkit            1.0.13                   py36_0  
protobuf                  3.2.0                     <pip>
ptyprocess                0.5.1                    py36_0  
pygments                  2.2.0                    py36_0  
pyparsing                 2.1.4                    py36_0  
pyparsing                 2.2.0                     <pip>
pyqt                      5.6.0                    py36_2  
python                    3.6.1                         0  
python-dateutil           2.6.0                    py36_0  
pytz                      2017.2                   py36_0  
PyYAML                    3.12                      <pip>
pyzmq                     16.0.2                   py36_0  
qt                        5.6.2                         0  
qtconsole                 4.3.0                    py36_0  
readline                  6.2                           2  
scikit-learn              0.18.1              np112py36_1  
scipy                     0.19.0              np112py36_0  
setuptools                34.3.3                    <pip>
setuptools                27.2.0                   py36_0  
simplegeneric             0.8.1                    py36_1  
sip                       4.18                     py36_0  
six                       1.10.0                    <pip>
six                       1.10.0                   py36_0  
sqlite                    3.13.0                        0  
tensorflow                1.0.1                     <pip>
terminado                 0.6                      py36_0  
testpath                  0.3                      py36_0  
Theano                    0.9.0                     <pip>
tk                        8.5.18                        0  
tornado                   4.4.2                    py36_0  
traitlets                 4.3.2                    py36_0  
wcwidth                   0.1.7                    py36_0  
wheel                     0.29.0                    <pip>
wheel                     0.29.0                   py36_0  
widgetsnbextension        2.0.0                    py36_0  
xz                        5.2.2                         1  
zlib                      1.2.8                         3  
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$

Вы можете видеть, что jupyter также установлен.

Теперь, когда я открываю интерпретатор Python в этой среде и запускаю базовую команду TensorFlow, все работает нормально. Однако я хотел сделать то же самое в записной книжке Jupyter. Итак, я создал новый каталог (вне этой среды).

mkdir dl

В этом я активировал среду tensorflow

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list

И я могу видеть тот же список пакетов в этом.

Теперь я открываю блокнот Jupyter

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook

Он открывает новый блокнот в браузере. Но когда я просто импортирую в него базовые библиотеки Python, такие как pandas, он говорит: "нет доступных пакетов". Я не уверен, почему, когда одна и та же среда имеет все эти пакеты и в одном каталоге, если я использую интерпретатор Python, он показывает все пакеты.

import pandas
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>()
----> 1 import pandas

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

Почему ноутбук Jupyter не подхватывает эти модули?

Таким образом, ноутбук Jupyter не показывает env в качестве переводчика

Ответы

Ответ 1

Я придумал ваше дело. Вот как я сортирую его

Установить Anaconda
Создание виртуальной среды - conda create -n tensor flow
Войдите в свою виртуальную среду - Source activate tensorflow
Внутри этой установки используется тензор. Вы можете установить его с помощью pip
Завершить установку

Итак, следующее, когда вы запустите его:

Если вы не находитесь внутри виртуальной среды - Source Activate Tensorflow
Затем внутри этого снова установите ваш юпитерский блокнот и библиотеки Pandas, потому что в этой виртуальной среде может отсутствовать

Внутри виртуальной среды просто введите:

pip install jupyter notebook
pip install pandas

Затем вы можете запустить jupyter notebook, говорящий:

jupyter notebook
Выберите правильный терминал python 3 или 2
Затем импортируйте эти модули

Ответ 2

Установить Anaconda
Запустить командную строку Anaconda
напишите "активировать тензорный поток" для окон
pip install tensorflow
pip install jupyter notebook
блокнот jupyter.

Только это решение сработало для меня. Пробовал 7 8 решений. Использование платформы Windows.

Ответ 3

Я считаю, что короткое видео, показывающее все подробности, если у вас есть Anaconda для Mac (это очень похоже на пользователей Windows), просто откройте навигатор Anaconda, и все будет одинаково (почти!)

https://www.youtube.com/watch?v=gDzAm25CORk

Затем перейдите к jupyter notebook и code

!pip install tensorflow

Тогда

import tensorflow as tf

Это работает для меня!:)

Ответ 4

установите тензор потока, выполнив эти команды в оболочке anoconda или в консоли:

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn
pip install tensorflow

закройте консоль, снова откройте ее и введите следующие команды:
```
activate tensorflow 
jupyter notebook 
```

Ответ 5

Я бы предложил запустить Jupyter lab/notebook из вашей базовой среды и выбрать правильное ядро.

Как добавить среду conda в jupyter lab, должно содержать информацию, необходимую для добавления ядра в вашу базовую среду.

Правовая оговорка: я задал вопрос в теме, которую я связал, но я чувствую, что это также решает вашу проблему.

Ответ 6

Для пользователей Anaconda в Windows 10 и тех, кто недавно обновил среду Anaconda, TensorFlow может вызвать некоторые проблемы для активации или инициирования. Вот решение, которое я изучил и которое сработало для меня:

Удалите текущую среду Anaconda и удалите все существующие файлы, связанные с Anaconda, из вашего C:\Users или где бы вы его не установили.
Скачать Anaconda (https://www.anaconda.com/download/?lang=en-us#windows)
При установке установите флажок "Добавить Anaconda в мою переменную среды PATH"
После установки откройте командную строку Anaconda, чтобы установить TensorFlow, используя следующие шаги:
Создайте среду conda с именем tensorflow, вызвав следующую команду:

conda create -n tensorflow python = 3.5 (Используйте эту команду, даже если вы используете python 3.6, потому что TensorFlow будет обновлен в следующих шагах)
Активируйте среду conda, выполнив следующую команду:

активировать тензор После этого шага командная строка изменится на (тензорный поток)
После активации обновите метод tenorflow с помощью этой команды:

pip install --ignore-installed --upgrade Теперь вы успешно установили версию процессора TensorFlow.
Закройте командную строку Anaconda и откройте ее снова и активируйте среду tensorflow, используя команду "активировать тензор".
Внутри среды tensorflow установите следующие библиотеки, используя команды: pip install jupyter pip install keras pip install pandas pip install pandas -datareader pip install matplotlib pip install scipy pip install sklearn
Теперь ваша среда tensorflow содержит все общие библиотеки, используемые в глубоком обучении.
Поздравляем, эти библиотеки сделают вас готовыми к созданию глубоких нейронных сетей. Если вам нужно установить больше библиотек, используя ту же команду 'pip install libraryname'

Ответ 7

Я нашел довольно простой способ сделать это.

Изначально с помощью Anaconda Prompt вы можете выполнить действия на этом официальном сайте Tensorflow - здесь. Вы должны следовать шагам, как есть, без отклонений.

Позже вы откроете Anaconda Navigator. В Anaconda Navigator перейдите в раздел Приложения в ---. Выберите выпадающий список, после выполнения вышеупомянутых шагов вы должны увидеть запись - tenorflow в него. Выберите тензор потока и дайте загрузке среды.

Затем выберите Jupyter Notebook в этом новом контексте и установите его, чтобы установка завершилась.

После этого вы можете запускать блокнот Jupyter, как обычный блокнот в среде tenorflow.

Ответ 8

Вам нужно будет добавить "ядро" для него. Запустите вашу среду:

>activate tensorflow

Затем добавьте ядро по команде (после --name должно следовать ваше окружение с tenorflow):

>python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "TensorFlow-GPU"

После этого запустите блокнот jupyter из вашего приложения.

>jupyter notebook

И тогда вы увидите следующее введите описание изображения здесь

Нажмите на него и затем в блокноте импортируйте пакеты. Это сработает точно.

Ответ 9

Лучше создать новую среду с новым именем ($ newenv): conda create -n $newenv tensorflow

Затем с помощью навигатора anaconda на вкладке среды вы можете найти newenv в средней колонке.

Нажав на кнопку воспроизведения, откройте терминал и наберите: activate tensorflow

Затем установите тензор потока внутри newenv, набрав: pip install tensorflow

Теперь у вас есть тензорный поток внутри новой среды, поэтому установите jupyter, набрав: pip install jupyter notebook

Затем просто введите: jupyter notebook чтобы запустить jupyter notebook.

Внутри ноутбука Jupyter тип: import tensorflow as tf

Для проверки ТФ вы можете использовать ЭТУ ССЫЛКУ

Ответ 10

Хотя прошло много времени после того, как был задан этот вопрос, так как я так много искал ту же проблему и не мог найти существующие решения полезными, я пишу, что исправило мою проблему для тех, у кого была такая же проблема: Дело в том, что Юпитер должен быть установленным в вашей виртуальной среде, то есть после активации среды tensorflow выполните в командной строке следующее (в виртуальной среде tensorflow):

conda install jupyter
jupyter notebook

и тогда всплывет юпитер.