jupyter notebook 調(diào)用環(huán)境中的Keras或者pytorch教程
1.安裝插件，在非虛擬環(huán)境
conda install nb_conda
conda install ipykernel
2、安裝ipykernel包，在虛擬環(huán)境下安裝
在Windows使用下面命令:激活環(huán)境并安裝插件（這里的 Keras 是我的環(huán)境名，安裝的時(shí)候換成自己的環(huán)境名即可）
activate keras
conda install ipykernel
在linux 使用下面的命令： 激活環(huán)境并安裝插件
source activate keras
conda install ipykernel
安裝后的效果圖如下：
至此即可以愉快地使用環(huán)境中的 Keras 和 pytorch 了
Keras 及tensorflow的測(cè)試截圖
pytorch測(cè)試截圖：
上述的測(cè)試同時(shí)也測(cè)試了 GPU，經(jīng)測(cè)試：
tensorflow 有返回 GPU 信息:
<tensorflow.python.client.session.Session at 0x2a3f4ec44a8>
pytorch GPU 測(cè)試返回 True
補(bǔ)充知識(shí)： 解決無(wú)法在jupyter notebook里面引入tensorflow
環(huán)境：我在Ubuntu系統(tǒng)下安裝的anaconda3，然后并在里面使用env安裝的tensorflow，之前安裝的jupyter notebook并不是在我的tensorflow環(huán)境下安裝的，所以你無(wú)法引入tensorflow。
這是我在安裝之前的展示的jupyter的結(jié)果：
很顯然，我的jupyter是anaconda自帶的，并不是tensorflow下面的jupyter，所以需要重新的安裝。
下面是安裝的命令：
conda install ipython
conda install jupyter
這樣你就安裝好了，可以再輸入上面的三行命令來(lái)查看：
我輸入的第一行命令是因?yàn)槲覜](méi)有配置環(huán)境，你只需要激活你的tensorflow，然后就可以查看你現(xiàn)在安裝的jupyter實(shí)在哪里！
之后怎么運(yùn)行呢？
這樣你就可以打開啦！
在里面輸入import tensorflow as tf不報(bào)錯(cuò)就是成功啦！
以上這篇jupyter notebook 調(diào)用環(huán)境中的Keras或者pytorch教程就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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