Я пытаюсь выполнить некоторую работу по глубокому обучению. Для этого я сначала установил все пакеты для глубокого обучения в своей среде Python.
Вот что я сделал.
В Anaconda я создал среду под названием tensorflow
следующим образом
conda create -n tensorflow
Затем установил в нее пакеты Python для науки о данных, такие как Pandas, NumPy и т.д. Я также установил туда TensorFlow и Keras. 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 основную команду TensorFlow, все работает нормально. Однако я хотел сделать то же самое в блокноте Jupyter. Поэтому я создал новый каталог (вне этой среды).
mkdir dl
В ней я активировал среду tensorflow
.
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
И я вижу тот же список пакетов.
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 основные библиотеки python, например pandas, он говорит "no packages available". Я не уверен, почему, когда в той же среде есть все эти пакеты и в том же 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 jupyter notebook не подхватывает эти модули?
Итак, Jupyter notebook не показывает env в качестве интерпретатора
Я пришел к вашему случаю. Вот как я его разбираю
conda create -n tensor flow
.Source activate tensorflow
.pip
.Затем, когда вы запустите его:
Source Activate Tensorflow
.Внутри виртуальной среды просто введите:
pip install jupyter notebook
.pip install pandas
Затем вы можете запустить jupyter notebook, сказав:
jupyter notebook
Я считаю, что короткое видео, показывающее все детали, если у вас есть Anaconda, следующее для mac (это очень похоже и для пользователей windows) просто откройте Anaconda navigator и все будет точно так же (почти!)
Затем перейдите в jupyter notebook и введите код
!pip install tensorflow
Затем
import tensorflow as tf
Это работает для меня! :)
Только это решение сработало для меня. Пробовал 7 8 решений. Использую платформу Windows.