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Jupyter NotebookのTe​​nsorFlowに関する問題

先にAnaconda経由でUbuntu 14.04にJupyterノートブックをインストールしましたが、たった今TensorFlowをインストールしました。ノートブックで作業しているのか、単にスクリプトを作成しているのかに関係なく、TensorFlowが動作するようにします。これを達成するために、TensorFlowを2回インストールしました。1回はAnacondaを使用し、もう1回はpipを使用しました。 Anacondaのインストールは機能しますが、pythonへの呼び出しの前に「source activate tensorflow」を追加する必要があります。また、pipのインストールはうまく機能します。pythonを標準の方法で（ターミナルで）開始すると、tensorflowは正常にロードされます。

私の質問は、どのようにしてJupyterノートブックでも機能させることができますか？

これはより一般的な質問につながります：Jupyter/Anacondaのpythonカーネルはpythonカーネル（または環境？ここでの用語は不明）使用システムとは別のようですワイド。これらが一致すればいいので、新しいpythonライブラリをインストールすると、Pythonを実行するさまざまな方法すべてにアクセスできるようになります。

pythontensorflowjupyter
31
Surgical Commander

更新

TensorFlow Webサイト は5つのインストールをサポートします。

私の理解では、 Pip installation を直接使用すると、Jupyter NotebookにTensorFlowをインポートできます（Jupyter Notebookがインストールされ、他の問題がなければ）b/z仮想環境を作成しませんでした。

virtualenv install および conda install を使用すると、TensorFlowがJupyter Notebookで動作できるように、新しく作成されたTensorFlow環境にjupyterをインストールする必要があります（詳細については、次の元の投稿セクションを参照してください）。

docker install は、Jupyter NotebookでTensorFlowを動作させるためにVirtualBoxでポートを設定する必要があると考えています（ この投稿を参照 ）。

ソースからのインストール の場合、ソースコードがどの環境に組み込まれてインストールされているかにも依存します。新しく作成した仮想環境またはJupyter Notebookがインストールされていない仮想環境にインストールする場合、Jupyter NotebookでTensorflowを使用するには、Jupyter Notebookを仮想環境にインストールする必要もあります。

元の投稿

Ipythonおよび/またはJupyter（Ipython）Notebookでtensorflowを使用するには、tensorflowがアクティブ化された環境にIpythonとJupyterをインストールする必要があります（tensorflowのインストール後）。

Tensorflow環境でIpythonとJupyterをインストールする前に、ターミナルで次のコマンドを実行する場合：

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

これは、ターミナルからpythonを開くと、tensorflowがインストールされている「環境」にインストールされているものを使用していることを示しています。したがって、実際にテンソルフローを正常にインポートできます。ただし、ipythonやjupyter Notebookを実行しようとすると、これらはtensorflowを備えた「環境」の下にインストールされないため、tensorflowモジュールを持たない通常の環境を使用する必要があります。エラー。

これを確認するには、envs/tensorflow/binディレクトリの下にあるアイテムをリストします。

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

「ipython」や「jupyer」のリストがないことを確認できます。

IpythonやJupyterノートブックでtensorflowを使用するには、それらをtensorflow環境にインストールするだけです：

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

それらをインストールすると、envs/tensorflow/bin /ディレクトリに「jupyer」と「ipython」が表示されるはずです。

注：jupyterノートブックにtensorflowモジュールをインポートする前に、ノートブックを閉じてみてください。そして、最初に「ソース非アクティブ化テンソルフロー」、次にそれを再アクティブ化して（「ソース非アクティブ化テンソルフロー」）、物事が「同じページ上」にあることを確認します。次に、ノートブックを再度開き、テンソルフローのインポートを試みます。正常にインポートされます（少なくとも私のもので動作します）。

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Zhongyu Kuang

私はこれらをvirtualenvで使用しました。

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

これにより、tensorflow仮想環境にipythonとjupyterノートブックの両方が再インストールされます。インストール後、which ipythonおよびwhich jupyterで確認できます。 binは仮想環境の下にあります。

NOTE python 3. *を使用しています

5
as - if

source activate tensorflowを毎回使用する前にjupyter notebookする必要がない別のソリューションがあります。

パーティション1

まず、virtualenvにjupyterがインストールされていることを確認する必要があります。インストール済みの場合は、このセクションをスキップできます（which jupyterを使用して確認します）。そうでない場合は、source activate tensorflowを実行し、conda install jupyterによってvirtualenvにjupyterをインストールできます。 （pipも使用できます。）

パーティション2

1.virtualenv内から、実行します

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

これにより、virtualenvのkernelspecが作成され、場所がわかります。

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

PythonXは、virtualenvのPythonのバージョンと一致します。

2.有用な場所に新しいkernelspecをコピーします。 kernel_name、python2、または以前に使用したものではないpython3を新しいカーネルに選択します。

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

3. IPythonが表示するカーネルの名前を変更する場合は、~/.ipython/kernels/<kernel_name>/kernel.jsonを編集し、display_nameというJSONキーを好きな名前に変更する必要があります。

4.これで、IPythonノートブックメニューでカーネルを確認できるようになります：Kernel -> Change kernel（リストに表示される前にページを更新する必要がある場合があります）。 IPythonは、それ以降、そのノートブックに使用するカーネルを記憶します。

参照 。

4
user5746429

Anaconda-> Jupyterでテンソルフローを有効にするために私がしたことは次のとおりです。

  1. 次の手順でTensorflowをインストールします
  2. / Users/username/anaconda/envに移動し、Tensorflowがインストールされていることを確認します
  3. Anacondaナビゲーターを開き、「環境」に移動します（左側のナビゲーションにあります）
  4. 最初のドロップダウンで「すべて」を選択し、Tensorflowを検索します
  5. 有効になっていない場合は、チェックボックスで有効にして、次のプロセスを確認します。
  6. 新しいJupyterノートブックを開くと、テンソルフローが機能するはずです
3
Ankur Shrivastav

Anacondaのインストールは、おそらくPythonインストールとは異なるディレクトリに移動しました

たとえば、私のマシンでは、ここで場所を見つけることができます

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

pythonと入力すると、PATHで左から右の順に検索しようとします。したがって、Anacondaフォルダーの前のフォルダーにpythonの別のバージョンがあり、それを使用します。修正するには、export PATH=....を実行してパスを変更し、Anacondaディレクトリを前に配置して、デフォルトの代わりにpythonを使用できるようにします。

export PATH=/Users/yaroslavvb/anaconda/bin:$PATH
2
Yaroslav Bulatov

受け入れられた答え（Zhongyu Kuangによる）はちょうど私を助けました。ここで、このconda/tensorflowインストールプロセスを繰り返し可能にするenvironment.ymlファイルを作成しました。

ステップ1-Conda environment.ymlファイルを作成する

environment.ymlは次のようになります。

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

注意：

  • 名前を好きな名前に置き換えるだけです。 （私のものはhello-tensorflowです）
  • pythonバージョンを必要なものに置き換えるだけです。 （私のものは3.6です）
  • テンソルフローのpipインストールURLを必要なものに置き換えるだけです（Tensorflow URLはPython 3.6で、GPUがサポートされています）

ステップ2-Conda環境を作成する

environment.ymlが現在のパスにある状態で、このコマンドは環境hello-tensorflow（または名前を変更したもの）を作成します。

conda env create -f environment.yml

ステップ3：ソースアクティベート

新しく作成された環境をアクティブにします。

source activate hello-tensorflow

ステップ4-which python/jupyter/ipython

どのPython ...

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

どのjupyter ...

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

どのipython ...

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

ステップ5

これで、python、jupyter（console/qtconsole/notebookなど）およびipythonからtensorflowをインポートできるはずです。

1
Atlas7

conda install pipの代わりにConda apt-get install python-pip python-devを使用してPIPをインストールしました。

次に、インストールされたtensorflow use Pip Installation ：

# 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

その後、それはjupyterノートブックで動作します。

1
lucky6qi

他の人の投稿から解決策を見つけました。シンプルでうまく機能します！

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

コマンドプロンプトに次をインストールし、Jupyter NotebookでカーネルをPython 3に変更するだけです。テンソルフローを正常にインポートします。

pip install tornado == 4.5.3

pip install ipykernel == 4.8.2

（元の投稿： https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11851 ）

0
LovelyVV

カスタムUbuntu 16イメージを使用すると、同様の問題が発生しました。問題は、システムにすでにインストールされているnumpyの既存のバージョンに関連していました。

私は最初に試しました

Sudo pip3 install tensorflow

これにより、次の例外が発生しました。

例外：トレースバック（最後の最後の呼び出し）：ファイル "/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/shutil.py"、行538、移動os.rename（src、real_dst）PermissionError：[Errno 13] Permission拒否： '/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/numpy'-> '/tmp/pip-co73r3hm-uninstall/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/ numpy '

このコマンドで問題が発生した場合は、次のことを試してください。

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

しかし、私のシステムはpip3を見つけることができませんでした

須藤：pip3コマンドが見つかりません

最終的な解決策は、pip3のsymlinkを作成することでした

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

最後に、次のコマンドは問題なく機能しました

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

terminalでインストールを確認し、Jupyter Notebookで正常にインポートされたことも確認しました

import tensorflow as tf
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Brian Vanover

テンソルフロー環境からipythonを起動するだけでは十分ではないのでしょうか。つまり、1）最初に以下を使用してtensorflow virtualenvをアクティブにします。

source ~/tensorflow/bin/activate

2）Tensorflow環境でipythonを起動する

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

Jupyter Lab：ModuleNotFoundテンソルフロー

私またはこの問題に遭遇した同僚の将来のバージョンの場合：

conda install -c conda-forge jupyter jupyterlab keras tensorflow

jupyterlabはjupyterのプラグインです。

そのため、jupyterがあるがnotjupyterlabもある環境にいる場合でも、実行しようとすると：

jupyter lab

jupyterは、jupyterlabプラグインの(base)環境を検索します。

すると、jupyter labのインポートはそのプラグインに関連し、not conda環境になります。

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Josh Peak

あなたの質問はここの質問投稿と非常に似ていると思います。 tensorflowを実行するWindows 7 jupyterノートブック 。ヤロスラフが述べたように、あなたは試すことができます

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

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Yan Zhao