jupyter配置tensorflow环境

1. 安装Anaconda

首先，需要安装Anaconda，可以在官网下载对应的安装包进行安装。安装完成后，打开Anaconda Navigator。

2. 创建虚拟环境

在Anaconda Navigator中，点击“Environments”选项卡，然后点击“Create”按钮创建一个新的虚拟环境。在弹出的窗口中，输入环境名称，选择Python版本，然后点击“Create”按钮。

3. 安装TensorFlow

在创建好的虚拟环境中，点击“Open Terminal”按钮打开终端窗口。在终端中输入以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

4. 安装Jupyter Notebook

在终端中输入以下命令安装Jupyter Notebook：

pip install jupyter

5. 启动Jupyter Notebook

在终端中输入以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

6. 创建新的Notebook

在Jupyter Notebook中，点击右上角的“New”按钮，选择“Python 3”创建一个新的Notebook。在Notebook中输入以下代码测试TensorFlow是否安装成功：

import tensorflow as tf
tf.__version__

如果输出了TensorFlow的版本号，则说明安装成功。

相关问题

在jupyter里边TensorFlow环境怎么查看可用gpu

在Jupyter中查看可用的GPU可以使用TensorFlow提供的`tf.config`模块。以下是在Jupyter中查看可用GPU的步骤：

1. 首先，确保你已经在Jupyter Notebook中安装了TensorFlow，可以通过`!pip install tensorflow`命令来安装。

2. 在Jupyter Notebook中导入TensorFlow和tf.config模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

3. 使用`device_lib.list_local_devices()`函数来获取本地设备列表，其中包括CPU和GPU信息：

device_lib.list_local_devices()

4. 运行以上代码后，你将看到一个设备列表，其中包括可用的GPU设备信息。

请注意，如果你在Jupyter Notebook中没有可用的GPU，可能是因为你的系统没有正确安装或配置GPU驱动程序。

jupyter notebook配置tensorflow

1. 安装Anaconda：在官网下载对应操作系统的Anaconda安装包，安装完成后打开Anaconda Navigator。

2. 创建虚拟环境：在Anaconda Navigator中选择Environments，点击Create，输入环境名称和Python版本，选择Create。

3. 安装TensorFlow：在创建的虚拟环境中，选择Not Installed，搜索tensorflow，选择tensorflow安装。

4. 安装Jupyter Notebook：在虚拟环境中，选择Not Installed，搜索jupyter，选择jupyter安装。

5. 启动Jupyter Notebook：在Anaconda Navigator中选择Home，选择创建的虚拟环境，点击Open Terminal，输入jupyter notebook，回车启动Jupyter Notebook。

6. 创建新的Notebook：在Jupyter Notebook中，点击右上角的New，选择Python 3，即可创建新的Notebook。

7. 导入TensorFlow：在Notebook中，输入import tensorflow as tf，回车导入TensorFlow。

8. 测试TensorFlow：在Notebook中，输入tf.__version__，回车查看TensorFlow版本号，表示TensorFlow配置成功。

注意：在使用Jupyter Notebook时，需要注意代码的执行顺序，避免出现错误。