2017-04-04 24 views
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Ich versuche, einige tiefe Lernarbeit zu tun. Dazu habe ich zuerst alle Pakete für Deep Learning in meiner Python-Umgebung installiert.Laufen Tensorflow in Jupyter Notebook

Hier ist, was ich getan habe:

In Anaconda eine Umgebung tensorflow genannt erstellt.

conda create -n tensor flow 

Dann installiert Data Science Python-Pakete wie Pandas, Numpy usw. in diesem. Auch dort installiert Tensor Flow und schließlich Keras. Hier ist die Liste der Pakete in dieser Umgebung.

(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$ 

Also wenn du siehst, ist auch jupyter installiert. Wenn ich jetzt den Python-Interpreter in dieser Umgebung öffne und den grundlegenden Tensorflow-Befehl ausführe, funktioniert alles.

Allerdings wollte ich das gleiche im Jupyter-Notebook tun. Also habe ich ein neues Verzeichnis erstellt (außerhalb dieser Umgebung).

mkdir dl 

Indem ich aktivierte tensorflow Umgebung

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow 
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list 

Und ich kann die gleiche Liste der Pakete in das sehen.

Jetzt öffnen ich ein Jupyter Notebook

SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow 
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook 

Es öffnet sich ein neues Notebook im Browser auf. Aber wenn ich nur einfache Python-Bibliotheken wie Pandas importiere, sagt es, dass keine Pakete verfügbar sind. Ich bin mir nicht sicher, warum ist das, wenn die gleiche Umgebung alle diese Pakete und in demselben Verzeichnis hat, wenn ich Python-Interpreter verwende, zeigt es alle Pakete an.

import pandas 
--------------------------------------------------------------------------- 
ModuleNotFoundError      Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>() 
----> 1 import pandas 

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' 

Warum jupyter Notebook diese Module nicht abholt?

So Jupyter Notebook zeigt nicht env als Dolmetscher

enter image description here

+0

Haben Sie auch Ihren 'env' als Notizbuch' python' interpretiert, als Sie Ihr Notebook erstellt haben? –

+0

Ich bin mir nicht sicher, ob ich das verstehe. Ich habe gerade die Umgebung im selben Verzeichnis aktiviert und dann Jupyter aus dieser Umgebung aufgerufen. Können Sie uns zeigen, wie Sie das tun können, was Sie erwähnen? – Baktaawar

+0

In der oberen rechten Ecke sollten Sie einen 'Notebook'-Interpreter haben. Können Sie überprüfen, welches für Ihr Notebook eingestellt ist? –

Antwort

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ich mit Ihrem Fall kam. Dies ist, wie ich es

aussortieren
  1. Anaconda Installieren
  2. Erstellen einer virtuellen Umgebung - conda create -n tensor flow
  3. Gehen Sie in Ihrer virtuellen Umgebung - Source activate tensorflow
  4. Innerhalb dieses tensorflow installieren.Sie können es pip
  5. Fertig

So installieren Sie mit installieren dann das nächste, was, wenn Sie es starten:

  1. Wenn Sie nicht innerhalb der virtuellen Umgebung Typ sind - Source Activate Tensorflow
  2. dann innerhalb dieser wieder installieren Ihr Jupiter Notebook und Pandas Bibliotheken, denn es fehlt in dieser virtuellen Umgebung sein kann

innerhalb der virtuellen Umgebung geben Sie einfach:

  1. pip install jupyter notebook
  2. pip install pandas

Dann können Sie starten jupyter Notebook sagen:

  1. jupyter notebook
  2. den richtigen Terminal Wählen Python 3 oder 2
  3. Dann importieren diese Module
3
  1. Anaconda Installieren
  2. Run Anaconda-Eingabeaufforderung
  3. schreiben "aktivieren tensorflow" für Fenster
  4. pip installieren tensorflow
  5. jupyter Notebook
  6. jupyter Notebook installieren pip .

Nur diese Lösung funktionierte für mich. Versucht 7 8 Lösungen. Verwenden der Windows-Plattform.

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Ich glaube, ein kurzes Video alle Details zeigt, wenn Sie Anaconda haben, ist die folgende für Mac (es auch für Windows-Benutzer sehr ähnlich ist) nur offen Anaconda Navigator und alles genauso ist (fast)

https://www.youtube.com/watch?v=gDzAm25CORk

Dann gehen Sie zu jupyter Notebook und Code

!pip install tensorflow 

Dann

import tensorflow as tf 

Es funktioniert für mich! :)

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Für Anaconda-Benutzer in Windows 10 und diejenigen, die kürzlich die Anaconda-Umgebung aktualisiert haben, kann TensorFlow einige Probleme verursachen, die aktiviert oder initiiert werden. Hier ist die Lösung, die ich untersucht und die für mich gearbeitet:

  • Uninstall aktuelle Umgebung Anaconda und löschen Sie alle vorhandenen Dateien mit Anaconda zugeordnet ist, von Ihrem C: \ Benutzer oder wo auch immer Sie es installiert.
  • Herunterladen Anaconda (https://www.anaconda.com/download/?lang=en-us#windows)
  • Während der Installation überprüfen Sie die „Anaconda meiner Umgebungsvariable PATH hinzufügen“
  • Nach der Installation öffnen Sie die Anaconda-Eingabeaufforderung installieren TensorFlow mit diesen Schritten:
  • eine Conda Umgebung erstellen genannt tensorflow durch den folgenden Befehl aufrufen:

    Conda -n tensorflow python erstellen = 3.5 (Verwenden Sie diesen Befehl, auch wenn Sie 3.6 verwenden python, weil TensorFlow wird in den folgenden Schritten aufgerüstet)

  • die Conda Umgebung zu aktivieren, indem den folgenden Befehl ausgibt:

    aktiviert tensorflow Nach diesem Schritt wird die Eingabeaufforderung (tensorflow) ändern

  • Nach der Aktivierung, aktualisiert tensorflow mit diesem Befehl :

    pip install --ignore-installed --upgrade Jetzt haben Sie die CPU-Version von TensorFlow erfolgreich installiert.

  • Schließen Sie die Anaconda-Eingabeaufforderung und öffnen Sie sie erneut und aktivieren Sie die Tensorflow-Umgebung mit dem Befehl 'activate tensorflow'.
  • Innerhalb der tensorflow Umgebung, installieren Sie die folgenden Bibliotheken mit den Befehlen: jupyter installieren pip keras installieren pip Pandas installieren Pip Pandas-Datareader installieren pip installieren matplotlib pip scipy installieren sklearn
  • Jetzt installieren pip Ihre Tensorflow-Umgebung enthält alle gängigen Bibliotheken, die beim Deep Learning verwendet werden.
  • Herzlichen Glückwunsch, diese Bibliotheken werden Sie bereit machen, tiefe neuronale Netze aufzubauen. Wenn Sie weitere Bibliotheken benötigen, installieren Sie den Befehl 'pip install librarname'