如果修改jupyte notebook的默认文件路径，该用powershell prompt还是prompt

如果你想修改Jupyter Notebook的默认文件路径，你应该使用命令行提示符（Command Prompt）或者终端（Terminal），而不是PowerShell Prompt。

以下是在Windows系统中使用命令行提示符修改Jupyter Notebook默认文件路径的步骤：

1. 打开命令行提示符（Command Prompt）。
2. 输入"jupyter notebook --generate-config"并按Enter键。
3. 打开生成的配置文件（jupyter_notebook_config.py）。
4. 在文件中搜索"c.NotebookApp.notebook_dir"。
5. 取消注释该行并将其设置为你想要的默认文件路径，例如："c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:\\Users\\YourUserName\\Documents\\Notebooks'"。
6. 保存文件并退出。
7. 在命令行提示符中输入"jupyter notebook"并按Enter键，以启动Jupyter Notebook。

请注意，以上步骤仅适用于Windows系统。如果你使用的是Mac或Linux系统，步骤可能会略有不同。

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为什么在anaconda powershell prompt中建立虚拟环境test,安装了TensorFlow,在jupyter notebook中却无法使用import TensorFlow

可能是因为 Jupyter Notebook 没有找到你所创建的虚拟环境。请按照以下步骤进行操作：

1. 在 Anaconda Powershell Prompt 中激活你创建的虚拟环境：`conda activate test`

2. 在激活的虚拟环境中安装 Jupyter Notebook：`pip install jupyter`

3. 启动 Jupyter Notebook：`jupyter notebook`

4. 在打开的 Jupyter Notebook 界面中，新建一个 Python3 的 Notebook。

5. 在新建的 Notebook 中输入以下代码并运行：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果输出了 TensorFlow 的版本信息，则说明环境配置成功。

如果仍然无法导入 TensorFlow，可以尝试在 Jupyter Notebook 中运行以下命令，看看是否能够找到你所创建的虚拟环境：

import sys
print(sys.executable)

如果输出的路径与你所创建的虚拟环境不符，可以尝试在 Jupyter Notebook 中运行以下命令，将虚拟环境添加到 Jupyter Notebook 的内核中：

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

其中 `--name` 参数指定了虚拟环境的名字，`--display-name` 参数指定了在 Jupyter Notebook 中显示的名称。运行成功后，重新启动 Jupyter Notebook，再次尝试导入 TensorFlow，看看是否成功。

为什么在anaconda powershell prompt中建立虚拟环境test,安装了TensorFlow,并且可以使用Gpu在jupyter notebook中使用import TensorFlow，无法使用gpu

可能是没有正确配置CUDA和cuDNN的问题。请检查以下步骤：

1. 确认你的 GPU 支持 CUDA。可以在 NVIDIA 官网上查看。

2. 安装 CUDA。可以在 NVIDIA 官网上下载。

3. 安装 cuDNN。可以在 NVIDIA 官网上下载。

4. 配置环境变量。将 CUDA 和 cuDNN 的路径添加到 PATH 环境变量中。

5. 安装 TensorFlow GPU 版本。可以使用 pip install tensorflow-gpu 命令来安装。

6. 在代码中指定使用 GPU。在 TensorFlow 代码中，可以使用以下代码指定使用 GPU：

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

如果上述步骤都正确配置好了，但是还是无法使用 GPU，可能是因为当前 GPU 被其他程序占用了。可以尝试关闭其他程序，或者重启电脑再试。