Bazı derin öğrenme çalışmaları yapmaya çalışıyorum. Bunun için öncelikle Python ortamıma derin öğrenme ile ilgili tüm paketleri kurdum.
İşte yaptığım şey.
Anaconda'da aşağıdaki gibi tensorflow
adında bir ortam oluşturdum
conda create -n tensorflow
Daha sonra Pandas, NumPy, vb. gibi veri bilimi Python paketlerini içine yükledim. Ayrıca TensorFlow ve Keras'ı da oraya kurdum. İşte o ortamdaki paketlerin listesi
(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$
jupyter`in de kurulu olduğunu görebilirsiniz.
Şimdi, bu ortamda Python yorumlayıcısını açtığımda ve temel TensorFlow komutunu çalıştırdığımda, her şey yolunda gidiyor. Ancak, aynı şeyi Jupyter not defterinde de yapmak istedim. Bu yüzden yeni bir dizin oluşturdum (bu ortamın dışında).
mkdir dl
Bunun içinde tensorflow
ortamını etkinleştirdim
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
Ve aynı paket listesini orada da görebiliyorum.
Şimdi, bir Jupyter not defteri açıyorum
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook
Tarayıcıda yeni bir not defteri açıyor. Ancak pandas gibi temel python kütüphanelerini içe aktardığımda "no packages available" diyor. Neden aynı ortamda tüm bu paketler varken ve aynı dizinde Python yorumlayıcısını kullanırsam tüm paketleri gösterdiğinden emin değilim.
import pandas
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>()
----> 1 import pandas
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
Jupyter notebook neden bu modülleri almıyor?
Yani, Jupyter notebook env'yi yorumlayıcı olarak göstermiyor
Senin davanla geldim. Bu şekilde çözdüm.
conda create -n tensor flow
Source activate tensorflow
Yani bir sonraki şey, onu başlattığınızda:
Source Activate Tensorflow
yazınSanal ortamın içine sadece şunu yazın:
pip install jupyter notebook
pip pandas
yükleyinDaha sonra jupyter notebook'u şöyle başlatabilirsiniz:
jupyter notebook
Anaconda'ya sahipseniz tüm ayrıntıları gösteren kısa bir videonun mac için aşağıdaki olduğuna inanıyorum (windows kullanıcıları için de çok benzer) sadece Anaconda navigatörünü açın ve her şey aynıdır (neredeyse!)
Sonra jupyter not defterine gidin ve kodlayın
!pip install tensorflow
O zaman
import tensorflow as tf
Benim için çalışıyor! :)
Sadece bu çözüm benim için işe yaradı. 7 8 çözüm denedim. Windows platformunu kullanıyorum.