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解决JupyterNotebook中无法找到TensorFlow的问题

本文记录了解决JupyterNotebook在特定环境中无法识别已安装的TensorFlow的方法。主要原因是Jupyter默认在base环境中运行,而TensorFlow可能在其他环境中。通过配置Jupyter使其能够访问目标环境中的TensorFlow。

在安装了 TensorFlow 后,有时会在 Jupyter Notebook 中找不到它。本文将详细说明如何解决这一问题。

image

1. 查看当前环境中的包

首先,打开 Anaconda Prompt 并输入以下命令来查看当前环境中的包:

conda list

这将列出 base 环境中的所有包,如图所示:

image

2. 切换到目标环境并检查包

切换到包含 TensorFlow 的环境(例如 pytorch 环境),并再次使用 conda list 命令检查包列表:

conda activate pytorch
conda list

此时,你会发现该环境中没有 ipykernel 包。

3. 安装必要的包

为了使 Jupyter 能够在目标环境中运行,需要安装 ipykernel 包。输入以下命令进行安装:

conda install nb_conda_kernels

如果遇到安装问题,可能是由于 Python 版本不兼容。可以尝试删除镜像并重新安装:

conda config --show channels
conda config --remove-key channels
conda config --show channels
conda install nb_conda_kernels

image

4. 启动 Jupyter Notebook

最后,启动 Jupyter Notebook 来验证安装是否成功:

jupyter notebook

image

测试安装是否成功

在 Jupyter Notebook 中创建一个新的 Python 3 笔记本,并运行以下代码来测试 TensorFlow 是否安装成功:

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
print(sess.run(a + b))

image

如果输出结果为 3,则表示安装成功。

参考:CSDN 文章


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wei5xiao5zou6bian6tian
这个家伙很懒,什么也没留下!
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