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Anaconda下Python和TensorFlow(CPU版)的安装及Jupyter Notebook的使用

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简介：
本教程详细介绍了在Anaconda环境下安装Python、TensorFlow（CPU版）以及配置Jupyter Notebook的方法，适合初学者快速上手进行数据分析与机器学习。 0. 前言 1. Anaconda 下载地址 2. 使用jupyter notebook遇到的问题及解决方法： - ‘Destination Floder’ 不能包含非ASCII字符问题的处理办法。 - 关于jupyter notebook无法自动跳转到chrome浏览器的方法。 - 修改jupyter notebook打开后文件路径的办法。 3. TensorFlow安装步骤 1. 打开Anaconda Prompt。 2. 创建tensorflow环境。 3. 查看是否成功创建了tensorflow环境。 4. 激活tensorflow环境。 5. 安装TensorFlow库。 6. 测试安装成功的命令和方法。

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  • Anaconda下Python和TensorFlow(CPU版)的安装及Jupyter Notebook的使用
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    本教程详细介绍了在Anaconda环境下安装Python、TensorFlow（CPU版）以及配置Jupyter Notebook的方法，适合初学者快速上手进行数据分析与机器学习。 0. 前言 1. Anaconda 下载地址 2. 使用jupyter notebook遇到的问题及解决方法： - ‘Destination Floder’ 不能包含非ASCII字符问题的处理办法。 - 关于jupyter notebook无法自动跳转到chrome浏览器的方法。 - 修改jupyter notebook打开后文件路径的办法。 3. TensorFlow安装步骤 1. 打开Anaconda Prompt。 2. 创建tensorflow环境。 3. 查看是否成功创建了tensorflow环境。 4. 激活tensorflow环境。 5. 安装TensorFlow库。 6. 测试安装成功的命令和方法。
     
  • Python Anaconda及Jupyter Notebook的安装与使用
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    本课程介绍如何在计算机上安装和配置Python开发环境Anaconda及其核心组件Jupyter Notebook，涵盖基础操作和实用技巧。 Python Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，它包含了大量的工具和库如NumPy、Pandas、Matplotlib等，并且拥有一个强大的包管理器和环境管理器conda。其名称“Anaconda”来源于英文中的“巨蟒”，与编程语言Python的名字相呼应。通过使用Anaconda，可以简化Python环境中软件包的安装、更新及卸载过程，特别适合初学者避免版本冲突问题。 在Windows系统中安装Anaconda时，首先从官方网站下载对应的操作系统的安装程序，并以管理员权限运行该程序来完成安装步骤。在此过程中可以选择添加环境变量选项，这样就可以直接通过命令行使用conda和Python的相关命令了。值得注意的是，在安装Anaconda的同时就已经包含了Python解释器，因此无需单独再进行Python的安装。 Anaconda内建有Jupyter Notebook这个基于Web的应用程序，用于创建、编辑及分享包含代码、文档说明以及可视化元素的内容。其名称由Julia语言、Python和R这三个编程语言的名字组合而成。使用它的好处在于能够将解释性文本与代码结合在一起展示，非常适合于工作流程的记录与传播。 要验证Anaconda及其Jupyter Notebook是否安装成功，可以在命令行输入`python --version`及`conda --version`来检查Python和conda的具体版本号。启动Jupyter Notebook的方法是通过点击Anaconda Navigator界面中的“Launch”按钮，在默认浏览器中打开一个本地服务器页面，默认访问地址为`localhost:8888`. 使用过程中，用户可以利用文件、运行以及集群这三个主要选项卡进行操作：在文件选项卡里查看当前工作目录下的所有内容；运行选项卡则用于管理正在执行的notebook; 而集群选项通常与并行计算相关，在大多数情况下并不需要使用。创建新的notebook非常简单，只需点击界面上方的“新建”按钮，并选择Python3即可。 在Jupyter Notebook中编写代码时，可以通过按`Ctrl + Enter`来运行当前单元格中的内容；而通过按下`Shift + Enter`则可以创建一个新的空白单元格用于继续写入或执行新的命令。每个单元格内的操作结果会自动保存到全局环境中，并且可以在后续的任何地方被调用和查看。 此外，Jupyter Notebook还提供了一些非常实用的功能来提升编码效率，例如代码补全功能：当输入一个变量名如n时按`Tab`键，则会出现与该名称相关的函数或属性建议列表供用户选择。通过这些工具的支持，Python Anaconda和Jupyter Notebook能够帮助数据科学家及开发者更高效地进行环境配置、编程以及数据分析等工作。
     
  • PyTorch安装指南：CPU版本在Windows 10、Anaconda (Python 3.7)、PyCharm和Jupyter Notebook中的配置
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    本指南详细介绍了如何在Windows 10环境下，使用Anaconda（Python 3.7）、PyCharm及Jupyter Notebook安装并配置PyTorch的CPU版本。 本段落旨在帮助大家搭建Pytorch 1.4.0环境，并解决一些常见问题。 安装 Pytorch 1.4.0 在Anaconda中创建新的Python环境： ``` conda create --name pytorch python=3.7 anaconda conda activate pytorch # 创建完成后激活该环境 ``` 添加清华镜像源以加速下载： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ```
     
  • 在Anaconda中使用Jupyter Notebook
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    本教程介绍如何在Anaconda环境下安装和使用Jupyter Notebook进行数据分析、编程及文档编写等工作。适合初学者快速上手。 Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享包含代码、数学方程、可视化和 markdown 的文学化文档。它可以用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模以及机器学习等领域。
     
  • 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。
     
  • 在Anaconda的Jupyter Notebook中使用Cython
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境下配置并利用Jupyter Notebook进行Cython编程，帮助用户掌握Cython以提升Python代码性能的方法。 在Anaconda下的Jupyter Notebook中使用Cython的前提条件是需要安装一个C语言的编译器。如果没有正确配置这个环境，可能会遇到错误“DistutilsPlatformError: Unable to find vcvarsall.bat”。为了解决这个问题，通常建议安装Visual C++ Build Tools。 一旦完成了上述步骤并安装了必要的工具后，在大多数情况下不需要手动修改任何文件或设置路径。Anaconda会自动识别和使用已安装的编译器环境，因此可以直接在Jupyter Notebook中开始使用Cython进行开发工作。
     
  • Jupyter Notebook安装及使用详解
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    本文详细介绍了如何在本地环境中安装和配置Jupyter Notebook，并提供了实用的操作指南和示例代码，帮助读者快速上手。 最近因为项目需求开始学习Python，并且发现了一个非常有用的交互式编辑器Jupyter Notebook，它既易于上手又功能强大。本段落是对使用Jupyter Notebook的学习总结与大家分享。以下内容主要针对Ubuntu系统进行介绍，但需要指出的是，Jupyter Notebook同样支持Windows操作系统。 Jupyter Notebook是一个基于Web的应用程序，允许用户创建和分享包含实时代码、数学公式、可视化图表以及说明文本的文档。它可以用于数据清洗、转换、数值模拟、统计建模及机器学习等多种场景。简单来说，Jupyter Notebook提供了一个交互式的环境来编写并展示Python相关的项目内容。
     
  • Win10下安装Anaconda、TensorFlow 2.0(CPU版)及PyCharm的图文教程
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    本教程提供详细的步骤和截图，在Windows 10系统上安装Anaconda、TensorFlow 2.0（CPU版本）以及PyCharm，适合初学者快速入门深度学习开发环境配置。 本段落通过图文并茂的形式介绍了在Windows 10系统上安装Anaconda、TensorFlow 2.0（CPU版本）以及PyCharm的教程，具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考此内容。
     
  • 在Win10系统中安装Anaconda的指南（含Python环境和Jupyter Notebook）
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    本文提供了一步一步的教学指导，在Windows 10操作系统上如何轻松地安装Anaconda软件包，包括配置Python开发环境以及启动Jupyter Notebook。 前言： 什么是Anaconda？ Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了conda、Python以及180多个科学包及其依赖项。 由于包含了大量的科学包，因此Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些特定的包或者需要节省带宽或存储空间的话，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。 什么是Jupyter Notebook？ Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，让我们能够创建并共享代码与文档。 它提供了一个环境，在其中可以记录、运行代码，并查看结果及数据可视化。