ディープラーニングの仕事をしようとしています。このため、最初にPython環境にディープラーニング用のすべてのパッケージをインストールしました。
これが私がしたことです。
Anacondaで、次のようにtensorflow
という環境を作成しました
conda create -n tensorflow
次に、Pandas、NumPyなどのデータサイエンスPythonパッケージをその中にインストールしました。 TensorFlowとKerasもインストールしました。その環境のパッケージのリストは次のとおりです
(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$
jupyter
もインストールされていることがわかります。
この環境でPythonインタープリターを開いて基本的なTensorFlowコマンドを実行すると、すべて正常に機能します。しかし、私はJupyterノートブックでも同じことをしたかったのです。そこで、この環境の外部に新しいディレクトリを作成しました。
mkdir dl
その中で、tensorflow
環境をアクティブにしました
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
そして、その中に同じパッケージのリストがあります。
今、私はJupyterノートブックを開きます
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook
ブラウザで新しいノートブックが開きます。しかし、パンダのように、その中に基本的なpythonライブラリをインポートすると、「利用可能なパッケージはありません」と表示されます。同じ環境にすべてのパッケージが同じディレクトリにある場合、Pythonインタープリターを使用すると、すべてのパッケージが表示されるのはなぜかわかりません。
import pandas
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>()
----> 1 import pandas
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
Jupyter Notebookがこれらのモジュールを取得しないのはなぜですか?
したがって、Jupyterノートブックにはenvがインタープリターとして表示されません
あなたのケースを思いつきました。これは私がそれを整理する方法です
conda create -n tensor flow
Source activate tensorflow
pip
を使用してインストールできますそれで、次のこと、それを起動するとき:
Source Activate Tensorflow
仮想環境内で次のように入力します。
pip install jupyter notebook
pip install pandas
次に、jupyterノートブックを起動します:
jupyter notebook
Anacondaをお持ちの場合、すべての詳細を示す短いビデオは、Macの場合(Windowsユーザーにも非常によく似ています)、Anacondaナビゲーターを開くだけですべてがまったく同じ(ほぼ!)
https://www.youtube.com/watch?v=gDzAm25CORk
次に、jupyterノートブックとコードに移動します
!pip install tensorflow
それから
import tensorflow as tf
それは私のために働く! :)
私にとってはこのソリューションのみが有効でした。 7 8のソリューションを試しました。 Windowsプラットフォームを使用します。
anocondaシェルまたはコンソールで次のコマンドを実行して、tensorflowをインストールします。
conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn
pip install tensorflow
コンソールを閉じて再度開き、次のコマンドを入力します。
activate tensorflow
jupyter notebook
これを行うためのかなり簡単な方法を見つけました。
最初に、Anacondaプロンプトから、この公式Tensorflowサイトの手順に従うことができます- here 。そのまま手順を実行する必要があります。逸脱はありません。
後で、Anaconda Navigatorを開きます。 Anaconda Navigatorで、アプリケーションオン---セクションに移動します。ドロップダウンリストを選択します。上記の手順を実行した後、エントリ(テンソルフロー)が表示される必要があります。テンソルフローを選択し、環境をロードします。
次に、この新しいコンテキストでJupyter Notebookを選択してインストールし、インストールをやり直します。
その後、Tensorflow環境で通常のノートブックのようにJupyterノートブックを実行できます。
基本環境からJupyterラボ/ノートブックを起動し、適切なカーネルを選択することをお勧めします。
conpy環境をjupyter labに追加する方法 には、ベース環境にカーネルを追加するために必要な情報が含まれている必要があります。
免責事項:私はリンクしたトピックで質問をしましたが、あなたの問題にも答えていると思います。
Windows 10のAnacondaユーザー、および最近Anaconda環境を更新したユーザーの場合、TensorFlowはいくつかの問題をアクティブ化または開始する場合があります。ここに私が探求し、私のために働いた解決策があります:
conda create -n tensorflow python = 3.5(python 3.6を使用している場合でもこのコマンドを使用します。TensorFlowは次の手順でアップグレードされるためです)
テンソルフローをアクティブにするこのステップの後、コマンドプロンプトは(tensorflow)に変わります
pip install --ignore-installed --upgradeこれで、TensorFlowのCPUバージョンが正常にインストールされました。
新しい名前($ newenv)で新しい環境を作成することをお勧めします:conda create -n $newenv tensorflow
次に、環境タブでanacondaナビゲーターを使用すると、中央の列にnewenvがあります。
再生ボタンをクリックしてターミナルを開き、次のように入力します:activate tensorflow
次に、pip install tensorflow
と入力して、newenv内にtensorflowをインストールします。
これで、新しい環境内にテンソルフローがあるので、次のように入力してjupyterをインストールします:pip install jupyter notebook
次に、単に「jupyter notebook
」と入力して、jupyterノートブックを実行します。
Jupyterノートブックタイプの内部:import tensorflow as tf
Tfをテストするには、 このリンク を使用できます
そのために「カーネル」を追加する必要があります。環境を実行します。
>activate tensorflow
次に、コマンドでカーネルを追加します(--nameがtensorflowを使用して環境に続く必要があります)。
>python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "TensorFlow-GPU"
その後、テンソルフロー環境からjupyter Notebookを実行します。
>jupyter notebook
そして、次が表示されます ここに画像の説明を入力してください
それをクリックし、ノートブックでパッケージをインポートします。確かにうまくいくでしょう。
私は同じ問題を非常に探していて、現在の解決策が役に立たなかったので、この質問が尋ねられてから長い時間が経ちましたが、同じ問題を持つ人の問題を解決したものを書きます:ポイントは、Jupyter仮想環境にインストールします。つまり、tensorflow
環境をアクティブにした後、コマンドプロンプトで次を実行します(in tensorflow
virtual environment):
conda install jupyter
jupyter notebook
そして、jupyterがポップアップします。