[英]Trouble with TensorFlow in Jupyter Notebook
我之前通過 Anaconda 在 Ubuntu 14.04 安裝了 Jupyter notebooks，剛才我安裝了 TensorFlow。我希望 TensorFlow 可以工作，無論我是在筆記本上工作還是簡單地編寫腳本。 為了實現這一目標，我最終安裝了 TensorFlow 兩次，一次使用 Anaconda，一次使用 pip。Anaconda 安裝有效，但我需要在對 python 的任何調用前加上“source activate tensorflow”。 pip 安裝效果很好，如果以標准方式（在終端中）啟動 python，則 tensorflow 加載就好了。
我的問題是：我怎樣才能讓它在 Jupyter notebooks 中工作？
這讓我想到了一個更普遍的問題：似乎我在 Jupyter/Anaconda 中的 python kernel 與系統范圍內使用的 python kernel（或環境？不確定這里的術語）是分開的。 如果這些一致就好了，這樣如果我安裝一個新的 python 庫，我運行 python 的所有不同方式都可以訪問它。
更新
TensorFlow 網站支持五種安裝。
據我了解，直接使用Pip 安裝可以在 Jupyter Notebook 中導入 TensorFlow（只要安裝了 Jupyter Notebook 並且沒有其他問題）b/z 它沒有創建任何虛擬環境。
使用virtualenv install和conda install需要將 jupyter 安裝到新創建的 TensorFlow 環境中，以允許 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作（有關更多詳細信息，請參閱以下原始帖子部分）。
我相信docker install可能需要在 VirtualBox 中設置一些端口才能使 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作（ 參見這篇文章）。
對於從源安裝，它還取決於構建和安裝源代碼的環境。 如果它安裝到一個新創建的虛擬環境或沒有安裝 Jupyter Notebook 的虛擬環境中，它還需要將 Jupyter Notebook 安裝到虛擬環境中才能在 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 激活環境下安裝 Ipython 和 Jupyter（安裝 tensorflow 后）。
在 tensorflow 環境下安裝 Ipython 和 Jupyter 之前，如果你在終端中執行以下命令：
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
這告訴您，當您從終端打開 python 時，它使用的是安裝在安裝 tensorflow 的“環境”中的那個。 因此，您實際上可以成功導入 tensorflow。 但是，如果您嘗試運行 ipython 和/或 jupyter 筆記本，它們不會安裝在配備 tensorflow 的“環境”下，因此它必須返回使用沒有 tensorflow 模塊的常規環境，因此您會得到一個導入錯誤。
您可以通過列出 envs/tensorflow/bin 目錄下的項目來驗證這一點：
(tensorflow) username$ ls /User/username/anaconda/envs/tensorflow/bin/
您會看到沒有列出“ipython”和/或“jupyer”。
要將 tensorflow 與 Ipython 和/或 Jupyter notebook 一起使用，只需將它們安裝到 tensorflow 環境中：
(tensorflow) username$ conda install ipython
(tensorflow) username$ pip install jupyter #(use pip3 for python3)
安裝它們后，在 envs/tensorflow/bin/ 目錄中應該會出現一個“jupyer”和一個“ipython”。
注意：在嘗試在 jupyter notebook 中導入 tensorflow 模塊之前，請嘗試關閉 notebook。 並且首先“source deactivate tensorflow”，然后重新激活它（“source activate tensorflow”）以確保事情“在同一頁面上”。 然后重新打開筆記本並嘗試導入 tensorflow。 它應該成功導入（至少在我的工作）。
我在 virtualenv 中使用了以下這些。
pip3 install --ignore-installed ipython
pip3 install --ignore-installed jupyter
這會在我的 tensorflow 虛擬環境中重新安裝 ipython 和 jupyter notebook。 您可以在安裝后通過which ipython和which jupyter 。 該bin將位於虛擬環境下。
注意我使用的是 python 3.*
我有另一個解決方案，您不需要在每次使用jupyter notebook之前source activate tensorflow 。
第 1 部分
首先，你應該確保你已經在你的 virtualenv 中安裝了 jupyter。 如果您已經安裝，您可以跳過這一部分（使用which jupyter來檢查）。 如果沒有，您可以運行source activate tensorflow ，然后通過 conda install jupyter 在您的 virtualenv 中conda install jupyter 。 （你也可以使用pip 。）
第 2 部分
1.從你的virtualenv中，運行
username$ source activate tensorflow
(tensorflow)username$ ipython kernelspec install-self --user
這將為您的 virtualenv 創建一個內核規范並告訴您它在哪里：
(tensorflow)username$ [InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec pythonX in /home/username/.local/share/jupyter/kernels/pythonX
pythonX 將與您的 virtualenv 中的 Python 版本匹配。
2.將新的內核規范復制到有用的地方。 為您的新內核選擇一個kernel_name ，它不是python2或python3或您之前使用過的內核：
(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 顯示的內核名稱，您需要編輯~/.ipython/kernels/<kernel_name>/kernel.json並將名為display_name的 JSON 鍵更改為您喜歡的名稱。
4.您現在應該能夠在 IPython 筆記本菜單中看到您的內核： Kernel -> Change kernel並能夠切換到它（您可能需要刷新頁面才能出現在列表中）。 從那時起，IPython 將記住該筆記本使用哪個內核。
參考。
這是我在 Anaconda -> Jupyter 中啟用 tensorflow 所做的。
您的 Anaconda 安裝可能與您的 Python 安裝進入了不同的目錄
例如在我的機器上，我可以在這里找到位置
yaroslavvb-macbookpro:~ yaroslavvb$ which ipython
/Users/yaroslavvb/anaconda/bin/ipython
當您鍵入python時，它會嘗試在PATH中以從左到右的順序找到它。 所以你可能在 Anaconda 文件夾之前的文件夾中有另一個版本的python ，它會使用它。 要修復，您可以執行export PATH=....更改路徑，並將 Anaconda 目錄放在前面，以便從那里獲取python而不是默認值，即
export PATH=/Users/yaroslavvb/anaconda/bin:$PATH
我使用 Conda conda install pip而不是apt-get install python-pip python-dev安裝了 PIP。
然后安裝 tensorflow 使用Pip 安裝：
# 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
然后它將在 jupyter notebook 中工作。
接受的答案（由鍾宇匡）剛剛幫助了我。 在這里，我創建了一個environment.yml文件，使我能夠使這個 conda / tensorflow 安裝過程可重復。
environment.yml看起來像這樣：
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
筆記：
hello-tensorflow ）3.6 ）隨着environment.yml位於您所在的當前路徑中，此命令將創建環境hello-tensorflow （或您將其重命名為的任何內容）：
conda env create -f environment.yml
激活新創建的環境：
source activate hello-tensorflow
哪個蟒蛇...
(hello-tensorflow) $ which python
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/python
哪個jupyter...
(hello-tensorflow) $ which jupyter
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/jupyter
哪個ipython...
(hello-tensorflow) $ which ipython
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/ipython
您現在應該可以從 python、jupyter（console/qtconsole/notebook 等）和 ipython 導入 tensorflow。
我認為您的問題與此處的問題帖子非常相似。 Windows 7 jupyter notebook 執行 tensorflow 。 正如雅羅斯拉夫所說，您可以嘗試
conda install -c http://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow 。
使用自定義Ubuntu 16映像時，我遇到了類似的問題。 該問題與我的系統上已安裝的現有numpy版本有關。
我最初嘗試過
sudo pip3 install tensorflow
這導致了以下異常：
例外：回溯（最近一次調用最后一次）：文件“/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/shutil.py”，第 538 行，在 move os.rename(src, real_dst) PermissionError: [Errno 13] Permission拒絕：'/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/numpy'->'/tmp/pip-co73r3hm-uninstall/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/麻木的'
文檔建議，如果您遇到此命令的任何問題，請嘗試以下操作：
sudo pip3 install --upgrade \
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
但是，我的系統無法找到pip3
sudo：找不到 pip3 命令
ulitmate 解決方案是為 pip3 創建一個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中驗證了安裝，並在我的Jupyter Notebook中驗證了成功導入
import tensorflow as tf
我想知道從 tensorflow 環境中簡單地啟動 ipython 是否還不夠。 那就是1）首先激活tensorflow virtualenv：
source ~/tensorflow/bin/activate
2）在tensorflow環境下啟動ipython
(tensorflow)$ ipython notebook --ip=xxx.xxx.xxx.xxx
我從別人的帖子中找到了解決方案。 它很簡單，效果很好！
http://help.pythonanywhere.com/pages/IPythonNotebookVirtualenvs
只需在命令提示符中安裝以下內容，然后在 Jupyter Notebook 中將內核更改為 Python 3。 它將成功導入 tensorflow。
點安裝龍卷風==4.5.3
pip install ipykernel==4.8.2
（原帖： https ://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11851）
對於遇到此問題的我或同事的未來版本：
conda install -c conda-forge jupyter jupyterlab keras tensorflow
原來jupyterlab是jupyter的插件。
因此，即使您處於具有jupyter但也沒有jupyterlab的環境中，如果您嘗試運行：
jupyter lab
然后jupyter將在jupyterlab插件的(base)環境中查找。
然后，您在jupyter lab中的導入將與該插件相關，而不是您的 conda 環境。
pip install tensorflow
這在我的 conda 虛擬環境中對我有用。
我試圖在已經安裝了 jupyter notebooks 的 conda 虛擬環境中使用conda install tensorflow ，導致許多沖突和失敗。 但是 pip install 工作正常。
康達信息--envs
conda create --name py3-TF2.0 python=3
繼續（[y]/n）？ 是的
conda 激活 py3-TF2.0
康達安裝張量流
pip install --upgrade tensorflow
conda install -c anaconda ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=py3-TF2.0
這是最好的方法，但如果需要，您也應該使用 scipy 升級 numpy
您可以嘗試“conda install tensorflow”。 這將在您的 Anaconda 目錄中安裝 TensorFlow。 您的本地 pip 目錄可能不會與 Anaconda 目錄共享。
如果您覺得回復相關，請給它一個upvote！ 謝謝！
打開 Anaconda 提示屏幕：（ (base) C:\Users\YOU>conda create -n tf tensorflow
創建環境后輸入： conda activate tf
提示移動到(tf)環境，即： (tf) C:\Users\YOU>
然后在此（tf）環境中安裝 Jupyter Notebook： conda install -c conda-forge jupyterlab - jupyter notebook
仍然在 (tf) 環境中，即類型(tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook
筆記本屏幕啟動！！
一個新的筆記本然后可以import tensorflow
從那時起 要打開會話，請單擊 Anaconda 提示符，鍵入conda activate tf
提示移動到 tf 環境(tf) C:\Users\YOU>
然后輸入(tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook
導入Tensorflow時Jupyter內核死亡，Jupyter Notebook出現問題
[英]Jupyter kernel dies when importing Tensorflow, trouble with jupyter notebook
在Jupyter Notebook中導入TensorFlow時遇到麻煩，但在bash中運行良好
[英]Trouble with import TensorFlow in Jupyter Notebook while runs fine in bash
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