Jupyter 笔记本中的 TensorFlow 出现问题

Question

我之前通过 Anaconda 在 Ubuntu 14.04 安装了 Jupyter notebooks，刚才我安装了 TensorFlow。我希望 TensorFlow 可以工作，无论我是在笔记本上工作还是简单地编写脚本。 为了实现这一目标，我最终安装了 TensorFlow 两次，一次使用 Anaconda，一次使用 pip。Anaconda 安装有效，但我需要在对 python 的任何调用前加上“source activate tensorflow”。 pip 安装效果很好，如果以标准方式（在终端中）启动 python，则 tensorflow 加载就好了。

我的问题是：我怎样才能让它在 Jupyter notebooks 中工作？

这让我想到了一个更普遍的问题：似乎我在 Jupyter/Anaconda 中的 python kernel 与系统范围内使用的 python kernel（或环境？不确定这里的术语）是分开的。 如果这些一致就好了，这样如果我安装一个新的 python 库，我运行 python 的所有不同方式都可以访问它。

Answer 1

更新

TensorFlow 网站支持五种安装。

据我了解，直接使用Pip 安装可以在 Jupyter Notebook 中导入 TensorFlow（只要安装了 Jupyter Notebook 并且没有其他问题）b/z 它没有创建任何虚拟环境。

使用virtualenv install和conda install需要将 jupyter 安装到新创建的 TensorFlow 环境中，以允许 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作（有关更多详细信息，请参阅以下原始帖子部分）。

我相信docker install可能需要在 VirtualBox 中设置一些端口才能使 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作（ 参见这篇文章）。

对于从源安装，它还取决于构建和安装源代码的环境。 如果它安装到一个新创建的虚拟环境或没有安装 Jupyter Notebook 的虚拟环境中，它还需要将 Jupyter Notebook 安装到虚拟环境中才能在 Jupyter Notebook 中使用 Tensorflow。

原帖

要在 Ipython 和/或 Jupyter(Ipython) Notebook 中使用 tensorflow，您需要在 tensorflow 激活环境下安装 Ipython 和 Jupyter（安装 tensorflow 后）。

在 tensorflow 环境下安装 Ipython 和 Jupyter 之前，如果你在终端中执行以下命令：

username$ source activate tensorflow

(tensorflow)username$ which ipython
(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/ipython

(tensorflow)username$ which jupyter
(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/jupyter

(tensorflow)username$ which python
(tensorflow)username$ /User/username//anaconda/envs/tensorflow/bin/python

这告诉您，当您从终端打开 python 时，它使用的是安装在安装 tensorflow 的“环境”中的那个。 因此，您实际上可以成功导入 tensorflow。 但是，如果您尝试运行 ipython 和/或 jupyter 笔记本，它们不会安装在配备 tensorflow 的“环境”下，因此它必须返回使用没有 tensorflow 模块的常规环境，因此您会得到一个导入错误。

您可以通过列出 envs/tensorflow/bin 目录下的项目来验证这一点：

(tensorflow) username$ ls /User/username/anaconda/envs/tensorflow/bin/

您会看到没有列出“ipython”和/或“jupyer”。

要将 tensorflow 与 Ipython 和/或 Jupyter notebook 一起使用，只需将它们安装到 tensorflow 环境中：

(tensorflow) username$ conda install ipython
(tensorflow) username$ pip install jupyter #(use pip3 for python3)

安装它们后，在 envs/tensorflow/bin/ 目录中应该会出现一个“jupyer”和一个“ipython”。

注意：在尝试在 jupyter notebook 中导入 tensorflow 模块之前，请尝试关闭 notebook。 并且首先“source deactivate tensorflow”，然后重新激活它（“source activate tensorflow”）以确保事情“在同一页面上”。 然后重新打开笔记本并尝试导入 tensorflow。 它应该成功导入（至少在我的工作）。

Answer 2

我在 virtualenv 中使用了以下这些。

pip3 install --ignore-installed ipython
pip3 install --ignore-installed jupyter

这会在我的 tensorflow 虚拟环境中重新安装 ipython 和 jupyter notebook。 您可以在安装后通过which ipython和which jupyter 。 该bin将位于虚拟环境下。

注意我使用的是 python 3.*

Answer 3

我有另一个解决方案，您不需要在每次使用jupyter notebook之前source activate tensorflow 。

第 1 部分

首先，你应该确保你已经在你的 virtualenv 中安装了 jupyter。 如果您已经安装，您可以跳过这一部分（使用which jupyter来检查）。 如果没有，您可以运行source activate tensorflow ，然后通过 conda install jupyter 在您的 virtualenv 中conda install jupyter 。 （你也可以使用pip 。）

第 2 部分

1.从你的virtualenv中，运行

username$ source activate tensorflow
(tensorflow)username$ ipython kernelspec install-self --user

这将为您的 virtualenv 创建一个内核规范并告诉您它在哪里：

(tensorflow)username$ [InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec pythonX in /home/username/.local/share/jupyter/kernels/pythonX

pythonX 将与您的 virtualenv 中的 Python 版本匹配。

2.将新的内核规范复制到有用的地方。 为您的新内核选择一个kernel_name ，它不是python2或python3或您之前使用过的内核：

(tensorflow)username$ mkdir -p ~/.ipython/kernels
(tensorflow)username$ mv ~/.local/share/jupyter/kernels/pythonX ~/.ipython/kernels/<kernel_name>

3.如果要更改 IPython 显示的内核名称，您需要编辑~/.ipython/kernels/<kernel_name>/kernel.json并将名为display_name的 JSON 键更改为您喜欢的名称。

4.您现在应该能够在 IPython 笔记本菜单中看到您的内核： Kernel -> Change kernel并能够切换到它（您可能需要刷新页面才能出现在列表中）。 从那时起，IPython 将记住该笔记本使用哪个内核。

参考。

Answer 4

这是我在 Anaconda -> Jupyter 中启用 tensorflow 所做的。

1. 使用提供的说明安装 Tensorflow
2. 转到 /Users/username/anaconda/env 并确保安装了 Tensorflow
3. 打开 Anaconda 导航器并转到“环境”（位于左侧导航中）
4. 在第一个下拉菜单中选择“全部”并搜索 Tensorflow
5. 如果未启用，请在复选框中启用它并确认接下来的过程。
6. 现在打开一个新的 Jupyter 笔记本，张量流应该可以工作了

Answer 5

您的 Anaconda 安装可能与您的 Python 安装进入了不同的目录

例如在我的机器上，我可以在这里找到位置

yaroslavvb-macbookpro:~ yaroslavvb$ which ipython
/Users/yaroslavvb/anaconda/bin/ipython

当您键入python时，它会尝试在PATH中以从左到右的顺序找到它。 所以你可能在 Anaconda 文件夹之前的文件夹中有另一个版本的python ，它会使用它。 要修复，您可以执行export PATH=....更改路径，并将 Anaconda 目录放在前面，以便从那里获取python而不是默认值，即

export PATH=/Users/yaroslavvb/anaconda/bin:$PATH

Answer 6

我使用 Conda conda install pip而不是apt-get install python-pip python-dev安装了 PIP。

然后安装 tensorflow 使用Pip 安装：

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7 
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below. 
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

...

pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

然后它将在 jupyter notebook 中工作。

Answer 7

接受的答案（由钟宇匡）刚刚帮助了我。 在这里，我创建了一个environment.yml文件，使我能够使这个 conda / tensorflow 安装过程可重复。

第 1 步 - 创建一个 Conda environment.yml 文件

environment.yml看起来像这样：

name: hello-tensorflow
dependencies:
  - python=3.6
  - jupyter
  - ipython
  - pip:
    - https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

笔记：

• 只需将名称替换为您想要的任何名称。 （我的是hello-tensorflow ）
• 只需将 python 版本替换为您想要的任何版本。 （我的是3.6 ）
• 只需将 tensorflow pip install URL 替换为您想要的任何内容（我的是 Tensorflow URL，其中 Python 3.6 支持 GPU）

第 2 步 - 创建 Conda 环境

随着environment.yml位于您所在的当前路径中，此命令将创建环境hello-tensorflow （或您将其重命名为的任何内容）：

conda env create -f environment.yml

第三步：源激活

激活新创建的环境：

source activate hello-tensorflow

第 4 步 - 哪个 python / jupyter / ipython

哪个蟒蛇...

(hello-tensorflow) $ which python
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/python

哪个jupyter...

(hello-tensorflow) $ which jupyter
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/jupyter

哪个ipython...

(hello-tensorflow) $ which ipython
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/ipython

第 5 步

您现在应该可以从 python、jupyter（console/qtconsole/notebook 等）和 ipython 导入 tensorflow。

Answer 8

我认为您的问题与此处的问题帖子非常相似。 Windows 7 jupyter notebook 执行 tensorflow 。 正如雅罗斯拉夫所说，您可以尝试

conda install -c http://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow 。

Answer 9

使用自定义Ubuntu 16映像时，我遇到了类似的问题。 该问题与我的系统上已安装的现有numpy版本有关。

我最初尝试过

sudo pip3 install tensorflow

这导致了以下异常：

例外：回溯（最近一次调用最后一次）：文件“/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/shutil.py”，第 538 行，在 move os.rename(src, real_dst) PermissionError: [Errno 13] Permission拒绝：'/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/numpy'->'/tmp/pip-co73r3hm-uninstall/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/麻木的'

文档建议，如果您遇到此命令的任何问题，请尝试以下操作：

sudo pip3 install --upgrade \ 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

但是，我的系统无法找到pip3

sudo：找不到 pip3 命令

ulitmate 解决方案是为 pip3 创建一个symlink

sudo ln -s /anaconda/envs/py35/bin/pip3.5 /usr/local/bin/pip3

最后，以下命令正常工作

sudo /usr/local/bin/pip3 install --upgrade \ 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

我在terminal中验证了安装，并在我的Jupyter Notebook中验证了成功导入

import tensorflow as tf

Answer 10

我想知道从 tensorflow 环境中简单地启动 ipython 是否还不够。 那就是1）首先激活tensorflow virtualenv：

source ~/tensorflow/bin/activate

2）在tensorflow环境下启动ipython

(tensorflow)$ ipython notebook --ip=xxx.xxx.xxx.xxx

Answer 11

我从别人的帖子中找到了解决方案。 它很简单，效果很好！

http://help.pythonanywhere.com/pages/IPythonNotebookVirtualenvs

只需在命令提示符中安装以下内容，然后在 Jupyter Notebook 中将内核更改为 Python 3。 它将成功导入 tensorflow。

点安装龙卷风==4.5.3

pip install ipykernel==4.8.2

（原帖： https ://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11851）

Answer 12

Jupyter 实验室：ModuleNotFound tensorflow

对于遇到此问题的我或同事的未来版本：

conda install -c conda-forge jupyter jupyterlab keras tensorflow

原来jupyterlab是jupyter的插件。

因此，即使您处于具有jupyter但也没有jupyterlab的环境中，如果您尝试运行：

jupyter lab

然后jupyter将在jupyterlab插件的(base)环境中查找。

然后，您在jupyter lab中的导入将与该插件相关，而不是您的 conda 环境。

Answer 13

pip install tensorflow

这在我的 conda 虚拟环境中对我有用。

我试图在已经安装了 jupyter notebooks 的 conda 虚拟环境中使用conda install tensorflow ，导致许多冲突和失败。 但是 pip install 工作正常。

Answer 14

康达信息--envs

conda create --name py3-TF2.0 python=3

继续（[y]/n）？ 是的

conda 激活 py3-TF2.0

康达安装张量流

pip install --upgrade tensorflow

conda install -c anaconda ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=py3-TF2.0

这是最好的方法，但如果需要，您也应该使用 scipy 升级 numpy

Answer 15

您可以尝试“conda install tensorflow”。 这将在您的 Anaconda 目录中安装 TensorFlow。 您的本地 pip 目录可能不会与 Anaconda 目录共享。

如果您觉得回复相关，请给它一个upvote！ 谢谢！

Answer 16

打开 Anaconda 提示屏幕：（ (base) C:\Users\YOU>conda create -n tf tensorflow

创建环境后输入： conda activate tf

提示移动到(tf)环境，即： (tf) C:\Users\YOU>

然后在此（tf）环境中安装 Jupyter Notebook： conda install -c conda-forge jupyterlab - jupyter notebook

仍然在 (tf) 环境中，即类型(tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook

笔记本屏幕启动！！

一个新的笔记本然后可以import tensorflow

从那时起 要打开会话，请单击 Anaconda 提示符，键入conda activate tf

提示移动到 tf 环境(tf) C:\Users\YOU>

然后输入(tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook