Jupyter Notebook安装指南（成哥版）.pdf
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简介：
本PDF提供详细的步骤和技巧，帮助读者轻松掌握如何在个人电脑上安装并配置Jupyter Notebook。适合编程初学者及需要数据分析工具的专业人士阅读。
**Jupyter Notebook 安装教程**
Jupyter Notebook 是一个基于Web的应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档，广泛应用于数据科学、机器学习和教学等领域。在已经搭建好TensorFlow的环境中安装Jupyter Notebook，可以方便地进行交互式计算和模型开发。
确保您已经安装了Anaconda或Miniconda，这是一个开源的Python发行版，包含了众多科学计算所需的库，如conda包管理器。如果没有，可以从官方网站下载并按照指示安装。
在安装完Anaconda或Miniconda后，我们创建一个新的环境来专门用于Jupyter Notebook。打开命令行工具（Windows上是CMD，Mac或Linux上是Terminal），然后运行以下命令来创建名为tf3的新环境：
```bash
conda create -n tf3 python=3.x
```
这里的3.x指的是你希望使用的Python版本，例如3.7、3.8等。
激活新创建的环境：
```bash
conda activate tf3
```
在激活的环境中安装TensorFlow，确保它与您的CUDA和cuDNN版本兼容：
```bash
conda install tensorflow
```
接下来，我们将安装ipython和jupyter notebook：
```bash
conda install ipython
conda install jupyter
```
这两个包是Jupyter Notebook运行所必需的，ipython提供了交互式计算环境，而jupyter notebook则是用于创建和编辑Notebook文档。
安装完成后，需要设置IPython内核以使其与当前环境tf3关联：
```bash
ipython kernelspec install-self --user
```
这一步会创建一个与当前Python环境对应的IPython内核，使得Jupyter Notebook知道如何在这个环境中执行代码。
启动Jupyter Notebook服务以测试安装是否成功：
```bash
jupyter notebook
```
这将在浏览器中打开Jupyter Notebook的界面。此时，你可以在新的环境中创建、编辑和运行TensorFlow代码。
如果你遇到任何问题，可以参考相关的博客或文档获取更详细的步骤和解决方案。
通过这种方式，你可以更加高效地利用TensorFlow进行深度学习或其他计算密集型任务，并确保项目的环境隔离，避免库版本冲突的问题。
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