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

jupyter配置tensorflow内核

### 配置Jupyter Notebook以使用TensorFlow内核

为了使 Jupyter Notebook 能够成功加载并运行 TensorFlow 内核，需遵循特定的配置流程。这不仅涉及安装必要的软件包，还涉及到创建合适的 Conda 环境来确保兼容性和稳定性。

#### 创建专用Conda环境
建议为 TensorFlow 和其他依赖项建立独立的 Conda 环境，这样可以避免不同项目之间的库冲突。通过命令 `conda create -n tensorflow_env python=3.9` 可创建名为 `tensorflow_env` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.9[^2]。

#### 安装TensorFlow及相关工具
进入刚创建好的环境 (`conda activate tensorflow_env`) 后，接着要安装 TensorFlow 库及其配套组件。对于 CPU-only 版本而言，可以通过 pip 工具执行如下指令完成安装：

pip install tensorflow jupyter ipykernel

而对于支持 GPU 加速的情况，则应按照官方文档指导选择适合的操作系统和硬件条件对应的 TensorFlow-GPU 版本进行安装。

#### 将当前环境注册给Jupyter作为可用Kernel之一
为了让 Jupyter 认识到这个新的 Python 解释器实例，还需要将其添加至 Jupyter Kernels 列表里。此操作可通过下面这条命令实现：

python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_env --display-name "Python (tensorflow)"

上述命令会把当前活跃的 conda environment 注册成一个新的 kernel 名字叫做 “Python (tensorflow)” ，之后启动 Jupyter Notebook 或 Lab 时就能看到该选项了[^4]。

#### 测试配置是否生效
最后一步是在浏览器端开启 Jupyter 并验证一切正常工作。切换到之前定义过的那个 Kernel 来测试能否顺利导入 TensorFlow 模块：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

这段简单的代码片段用于确认 TensorFlow 是否被正确识别并且能够打印出其版本号。如果没有任何错误提示则说明整个过程顺利完成[^1]。

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。