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随着深度学习的火热,越来越多的人去学习和了解这门技术。而做算法的同学为了能够更快,更高效的写出相关的深度学习算法出来,需要比较方便的开发环境。今天主要介绍一下在jupyter notebook中,新增python3的环境,从而可以使用tensorflow、keras等。具体步骤如下:
1、首先假设你已经安装了anaconda2,并配置好了环境变量
2、创建python3的环境:
conda create --name python3 python=3.5
该操作结束后,会在你的anconda安装目录下:Anaconda\envs 下产生相应的环境目录。
3、创建了python3 的环境后,你可以激活该环境,并在该环境下安装相应的软件包
activate python3
conda install tensorflow
deactivate python3
这个事件你的电脑上已经安装好了python3的环境和相关的软件了。接下来就是在jupyter-notebook中创建能使用的python3内核
4、创建jupyter-notebook内核(在python2下执行如下命令)
conda install --prefix=E:\software\python\Anaconda\envs\python3 ipykernel
这里的prefix参数指定的路径就是上面步骤2创建的环境,目录也是步骤2产生的目录路径。
5、激活python3
activate python3
6、激活python3后,最后执行如下命令即可
python -m ipykernel install --user
7、此时打开jupyter notebook即可看到python3的内核了。
8、当遇到load failed save disable 错误的时候,这个表明当前ipykernel内核没有安装成功,需要重新安装。这里需要注意的地方就是
conda create --name python3 python=3.5 执行该命令的时候,python3后面最好不要带有"."这个符号。貌似带了特殊符号(我就是带上了.)导致最后出现了8这样的错误。
标签:jupyter,Anaconda2,python,创建,环境,Window,notebook,python3 From: https://www.cnblogs.com/zscwb/p/17284791.html