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在Anaconda3中安装TensorFlow2.0.0并配置Jupyter Notebook

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简介：
本教程详细介绍了如何在Anaconda环境中安装TensorFlow 2.0.0，并进行Jupyter Notebook的相关配置，适合机器学习初学者参考。 我们安装了TensorFlow 1.2.1，但后来需要安装 TensorFlow 2.0.0。为了使两个版本在 Windows 系统中共存，首先下载并配置好了 Anaconda3 和清华镜像。接下来，在 Anaconda Prompt 中创建了一个名为 TF2C 的新环境，并使用命令 `conda create -n TF2C python=3.6` 完成创建。 然后激活这个环境，输入命令 `activate TF2C` 并确认进入该环境中后，通过运行以下命令安装 TensorFlow 2.0.0： ``` pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu ```

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  • 在Anaconda3中安装TensorFlow2.0.0并配置Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍了如何在Anaconda环境中安装TensorFlow 2.0.0，并进行Jupyter Notebook的相关配置，适合机器学习初学者参考。 我们安装了TensorFlow 1.2.1，但后来需要安装 TensorFlow 2.0.0。为了使两个版本在 Windows 系统中共存，首先下载并配置好了 Anaconda3 和清华镜像。接下来，在 Anaconda Prompt 中创建了一个名为 TF2C 的新环境，并使用命令 `conda create -n TF2C python=3.6` 完成创建。 然后激活这个环境，输入命令 `activate TF2C` 并确认进入该环境中后，通过运行以下命令安装 TensorFlow 2.0.0： ``` pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu ```
     
  • PyCharm中安装和配置Jupyter Notebook的方法
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    本文将详细介绍如何在PyCharm集成开发环境中安装并配置Jupyter Notebook，帮助开发者更高效地编写、测试及运行Python代码。 本段落主要介绍了如何在PyCharm中安装并配置Jupyter Notebook，并通过示例代码详细说明了实现过程。内容对学习或工作中使用该工具的朋友具有参考价值。希望需要的读者能从中学到所需的知识和技能。
     
  • TensorFlow安装与Jupyter Notebook配置指南
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    本指南详细介绍了如何在计算机上安装和配置TensorFlow及Jupyter Notebook，旨在帮助初学者快速入门深度学习开发环境。 在Ubuntu下安装Anaconda 运行以下命令来执行安装脚本： ``` bash file_path/file_name.sh ``` 出现许可提示后可按Ctrl+C跳过，并使用yes同意继续。 安装完成后，询问是否将路径添加到环境变量中；如果需要手动修改文件内容，请自行处理。关闭并重新打开终端。 通过以下命令检查Python版本： ```shell python -V ``` 确认Anaconda已正确安装。 若需更改anaconda的Python版本以满足TensorFlow的要求： ```shell conda install python=3.5 ``` 在Anaconda中安装TensorFlow 获取所需源文件，然后可以开始安装。
     
  • Anaconda安装、PyCharm安装、CUDA+Cudnn配置及Jupyter Notebook安装
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    本教程详细介绍如何在计算机上安装和配置Anaconda、PyCharm、CUDA与Cudnn以及Jupyter Notebook，为深度学习环境搭建提供全面指导。 本教程主要包括 Anaconda 安装、Pycharm 安装、CUDA 和 cuDNN 配置以及 Jupyter Notebook 的安装步骤，主要演示环境为 Windows 系统，Mac 版本及 Linux 版本的详细指南将不在此展示。 Anaconda 是一个开源的数据科学和机器学习平台。它包含 Conda（包与环境管理器）、Python 语言及其预装库如 numpy 和 pandas。Conda 能够帮助用户轻松地创建、管理和切换不同的软件包环境，避免项目间依赖冲突的问题。 安装 Anaconda 在 Windows 上的操作步骤如下：访问官方网站下载最新版本的安装文件，并以管理员权限运行该程序；按照向导提示进行操作时，请确保选中添加环境变量选项。若未选择，则需手动设置环境变量。完成之后，在命令行输入 `conda -V` 来验证是否成功。 Anaconda 的一个重要功能是创建虚拟环境，它允许为每个项目建立独立的 Python 环境来避免版本冲突问题。使用如下的命令可以新建一个环境：`conda create -n python=`（例如: `conda create -n py36 python=3.6`）。要激活或删除该环境，可分别输入 `conda activate ` 或者 `conda env remove -n `。 PyCharm 是一个流行的 Python 开发工具，提供专业版和社区免费版本。安装 PyCharm 时，请从官方网站下载适合的系统版本，并根据向导完成安装过程；之后可以根据个人需求进行配置（例如设置解释器路径、导入插件等）。 Jupyter Notebook 提供了一个交互式的计算环境，能够编写并展示文档包括代码、方程、可视化和文本。在 Anaconda 安装过程中通常会包含 Jupyter 的安装步骤。启动 Jupyter Notebook 只需在命令行中输入 `jupyter notebook` ，随后浏览器将打开一个本地服务器显示可编辑的笔记本列表。 CUDA 和 cuDNN 是由 NVIDIA 提供用于加速 GPU 计算的库，常被应用于深度学习项目来提高计算效率。安装 CUDA 时，请确保硬件兼容性并下载适合版本；同样对于 cuDNN 库也需要遵循官方指南进行正确配置和使用。 本教程从基础环境搭建到高级工具配置都进行了全面介绍，尤其对初学者来说非常有帮助。通过 Anaconda 的高效管理、PyCharm 强大的开发支持、Jupyter Notebook 易于实验分享的特性以及 CUDA 和 cuDNN 在 GPU 加速上的优势组合使用，可以为数据科学或机器学习项目打下坚实的基础。
     
  • Anaconda3安装与Jupyter环境配置详尽指南
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    本指南详细介绍如何在计算机上安装Anaconda3，并配置Jupyter Notebook开发环境，适用于数据科学初学者和进阶用户。 1. 下载 可以从清华源下载最新版的Anaconda包，这比在官方网站下载快得多。 将网页滚动到最下方，下载最新版本的Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh。 2. 安装 使用以下命令进行安装： ``` sh Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh ```
     
  • 在 Mac 上安装 Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍如何在Mac操作系统上成功安装和配置Jupyter Notebook，包括必要的软件包下载、环境搭建及运行步骤说明。 在前期准备阶段需要安装pip以及Python环境。可以通过运行`pip install --upgrade pip`来直接升级pip。如果遇到网络问题导致下载速度慢的情况，可以使用迅雷等工具下载.whl文件然后通过命令行进行安装（一般情况下会因为notebook文件下载超时而失败，但其他关联包系统会自动处理）。具体操作方法为：先在本地电脑上用迅雷或其他支持的软件将.whl文件下载好；打开终端后输入`pip install `并在此命令后面拖入已下载好的.whl文件（注意，在install和文件路径之间需要有一个空格），此时，终端会显示该文件的具体位置，按回车键即可完成安装。最后运行`python -m IPython notebook`来启动ipython-note环境。
     
  • 如何在Ubuntu上安装Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu操作系统中轻松安装和配置Jupyter Notebook，适用于编程与数据科学爱好者。 本段落详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装Jupyter Notebook，并提供了具有参考价值的教程内容。对于对此感兴趣的朋友来说，可以查阅此文章以获取更多信息。
     
  • 如何在Ubuntu上安装Jupyter Notebook
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    本教程详细介绍在Ubuntu操作系统中安装和配置Jupyter Notebook的过程，帮助用户快速搭建Python开发环境。 一. Jupyter介绍 Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本工具，支持运行超过40种编程语言。它本质上是一个Web应用程序，方便用户创建并共享包含实时代码、数学方程、可视化图表以及markdown格式文本的文档。它可以应用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模及机器学习等多个领域。 二. 安装步骤 环境：Docker (版本17.04.0-ce) 和 Ubuntu 镜像（版本16.04.3） 1. 更新软件列表 ``` root@787c084a44e4:~# apt-get update ``` 2. 安装pip ``` root@787c084a44e4:~# apt-get install python-pip ```
     
  • 在Anaconda3和VSCode环境中安装与配置PyQt5
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda3环境下通过VSCode安装并配置PyQt5开发环境，适合Python开发者快速上手进行GUI应用开发。 使用PyQt5进行基于Python语言的软件GUI开发是许多开发者首选的环境。与Tkinter、wxPython和pyGTK等开发包相比，PyQt5在程序鲁棒性、生态支持以及界面美观度方面具有明显优势。然而，在安装配置PyQt5时可能会遇到一些问题，主要原因是不同用户使用的Python环境各不相同。例如，有些用户的环境中只有Python加文本编辑器，而另一些则可能使用Eclipse或PyCharm等IDE搭配Python环境，或者采用Anaconda+Python的组合。网上普遍的做法是先安装PyQt5再安装pyqt5-tools，但这种方法在不同的环境下可能会遇到问题。
     
  • 在Anaconda3中为Jupyter Notebook添加目录插件的方法
    优质
    本文章介绍了如何在Anaconda3环境下为Jupyter Notebook安装和配置一个实用的目录浏览插件，方便用户更好地管理项目文件。 本段落主要介绍了如何在Anaconda3中的Jupyter notebook里添加目录插件，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中使用相关功能的朋友具有参考价值，需要了解这一方面的读者可以继续阅读以获取更多信息。