Windows版下在Jupyter中配置TensorFlow环境的方法

简介：
本文介绍如何在Windows系统上为Jupyter Notebook配置TensorFlow开发环境的具体步骤和方法。 ### 在Windows版Jupyter Notebook中搭建TensorFlow开发环境 #### 概述 本段落将详细介绍如何在Windows操作系统环境下利用Jupyter Notebook进行TensorFlow的开发前准备工作与环境配置。此教程适合初学者，同时也为有经验的开发者提供了帮助。通过详细步骤和示例代码指导读者完成安装，并能够在Jupyter Notebook中顺利运行TensorFlow程序。 #### 准备工作 开始搭建环境之前，请确保已安装Python 3.6或3.7版本。这是因为TensorFlow 2.1是最后一个支持Python 2的版本，且当前不兼容Python 3.8及更高版本。可以通过访问官方Python网站下载并安装所需版本。 #### 环境配置 为了更好地管理和隔离不同项目的依赖关系，在Windows环境下推荐使用虚拟环境进行开发工作。 **步骤一：安装virtualenv** 需要先通过pip命令安装`virtualenv`工具，该工具有助于快速创建和管理多个独立的Python环境。打开命令提示符窗口并输入以下指令： ```bash pip3 install virtualenv ``` **步骤二：安装virtualenvwrapper-win** 在Windows中推荐使用 `virtualenvwrapper-win`, 它可以帮助更方便地操作虚拟环境。同样，通过pip进行安装: ```bash pip3 install virtualenvwrapper-win ``` **步骤三：设置WORKON_HOME环境变量** 为了更好地管理各个项目的虚拟环境位置，在系统环境中添加名为`WORKON_HOME`的环境变量，并指定其值为存放所有项目目录的位置。 例如可以在“我的电脑”->“属性”->“高级系统设置”->“环境变量”中新增 `WORKON_HOME` 变量，将其值设为如 `D:VirtualEnvs`. **步骤四：创建虚拟环境** 通过命令行工具使用以下指令来建立一个新的名为`tf_env`的Python 3.6版本的虚拟开发环境： ```bash mkvirtualenv tf_env --python=D:\Python\Python36\python.exe ``` 这里假设你的Python安装在 `D:PythonPython36`. **步骤五：激活和使用虚拟环境** 通过以下命令可以开启新的虚拟环境以进行软件包安装或程序运行： ```bash workon tf_env ``` 成功后，你会看到命令行前缀显示为 `(tf_env)`。 **步骤六：退出虚拟环境** 完成操作后可通过`deactivate`指令关闭当前使用的开发环境: ```bash deactivate ``` **步骤七：删除虚拟环境** 如果不再需要某个特定的项目环境，则可以使用如下命令将其移除： ```bash rmvirtualenv tf_env ``` #### 安装TensorFlow及相关库 在激活了相应的Python虚拟环境中，安装所需的软件包。 **1. Tensorflow安装** 确保当前处于所创建的虚拟开发环境下。通过执行以下指令来安装TensorFlow: ```bash pip install tensorflow ``` 请耐心等待直至完成所有必要的依赖项和组件下载与配置过程。 **2. 安装其他库** 常见的数据科学项目还会用到`pandas`, `matplotlib`等工具，这些同样需要在虚拟环境中进行安装： ```bash pip install pandas matplotlib ``` **3. 确保VC++ 2015 Redistributable已安装** TensorFlow的运行依赖于Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable。此组件可从微软官网下载并按指示完成其安装。 **4. 安装CUDA和cuDNN（如有必要）** 如果计划利用GPU加速，还需额外配置NVIDIA CUDA Toolkit及cuDNN库。请根据官方文档进行相关步骤的执行以确保正确设置这些工具包及其支持文件。 #### 在Jupyter Notebook中运行TensorFlow **1. 安装 Jupyter Notebook** 如未安装，则需要使用pip命令在虚拟环境中添加： ```bash pip install notebook ``` **2. 启动Jupyter Notebook** 通过以下指令启动Jupyter服务，随后会在浏览器打开其主页界面: ```bash jupyter notebook ``` **3. 创建新的 Jupyter Notebook文件** 点击页面右上角的“新建”按钮选择Python 3, 这样就可以开始编写和测试TensorFlow代码了。 #### 结语 以上步骤涵盖了在Windows环境中搭建Jupyter与TensorFlow开发环境的所有必要操作。遵循这些指南，即使是初次接触Python或机器学习的新手也能顺利开展项目工作。希望这篇教程对您有所帮助！