Jupyter Notebook 中的 TensorFlow 问题

Question

我之前通过 Anaconda 在 Ubuntu 14.04 中安装了 Jupyter 笔记本，刚刚安装了 TensorFlow。无论我是在笔记本上工作还是简单地编写脚本，我都希望 TensorFlow 能够正常工作。为了实现这一点，我最终安装了两次 TensorFlow，一次使用 Anaconda，一次使用 pip。 Anaconda 安装有效，但我需要在任何对 python 的调用前加上“source activate tensorflow”。并且 pip 安装效果很好，如果以标准方式（在终端中）启动 python，那么 tensorflow 加载就好了。

我的问题是：我怎样才能让它在 Jupyter 笔记本中也能工作？

这让我想到了一个更普遍的问题：我在 Jupyter/Anaconda 中的 python 内核似乎与系统范围内使用的 python 内核（或环境？不确定这里的术语）是分开的。如果这些一致就好了，这样如果我安装一个新的 python 库，它就可以通过我运行 python 的所有不同方式访问。

Answer 1

更新

TensorFlow website 支持五种安装。

据我了解，直接使用Pip installation 可以在 Jupyter Notebook 中导入 TensorFlow（只要安装了 Jupyter Notebook 并且没有其他问题）b/z 它没有创建任何虚拟环境。

使用 virtualenv install 和 conda install 需要将 jupyter 安装到新创建的 TensorFlow 环境中，以允许 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作（有关更多详细信息，请参阅以下原始帖子部分）。

我相信docker install 可能需要在 VirtualBox 中设置一些端口才能使 TensorFlow 在 Jupyter Notebook 中工作 (see this post)。

对于installing from sources，还取决于源代码构建和安装到哪个环境。如果它安装在新创建的虚拟环境中或未安装 Jupyter Notebook 的虚拟环境中，则还需要将 Jupyter Notebook 安装到虚拟环境中才能在 Jupyter Notebook 中使用 Tensorflow。

原帖

要在 Ipython 和/或 Jupyter(Ipython) Notebook 中使用 tensorflow，您需要在 tensorflow 激活环境下安装 Ipython 和 Jupyter（安装 tensorflow 后）。

在tensorflow环境下安装Ipython和Jupyter之前，如果你在终端执行以下命令：

username$ source activate tensorflow

(tensorflow)username$ which ipython
(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/ipython

(tensorflow)username$ which jupyter
(tensorflow)username$ /Users/username/anaconda/bin/jupyter

(tensorflow)username$ which python
(tensorflow)username$ /User/username//anaconda/envs/tensorflow/bin/python

这告诉您，当您从终端打开 python 时，它使用的是安装在安装 tensorflow 的“环境”中的那个。因此，您实际上可以成功导入 tensorflow。但是，如果您尝试运行 ipython 和/或 jupyter 笔记本，它们不会安装在配备 tensorflow 的“环境”下，因此它必须返回使用没有 tensorflow 模块的常规环境，因此您会得到一个导入错误。

您可以通过列出 envs/tensorflow/bin 目录下的项目来验证这一点：

(tensorflow) username$ ls /User/username/anaconda/envs/tensorflow/bin/

您会看到没有列出“ipython”和/或“jupyer”。

要将 tensorflow 与 Ipython 和/或 Jupyter notebook 一起使用，只需将它们安装到 tensorflow 环境中：

(tensorflow) username$ conda install ipython
(tensorflow) username$ pip install jupyter #(use pip3 for python3)

安装它们后，在 envs/tensorflow/bin/ 目录中应该会出现一个“jupyer”和一个“ipython”。

注意事项： 在尝试在 jupyter notebook 中导入 tensorflow 模块之前，请尝试关闭 notebook。并且首先“source deactivate tensorflow”，然后重新激活它（“source activate tensorflow”）以确保事情“在同一页面上”。然后重新打开笔记本并尝试导入 tensorflow。它应该成功导入（至少在我的工作）。

Answer 2

我在 virtualenv 中使用了以下这些。

pip3 install --ignore-installed ipython
pip3 install --ignore-installed jupyter

这会在我的 tensorflow 虚拟环境中重新安装 ipython 和 jupyter notebook。安装后可以通过which ipython和which jupyter进行验证。 bin 将位于虚拟环境下。

注意我使用的是 python 3.*

Answer 3

我有另一种解决方案，在每次使用 jupyter notebook 之前，您不需要 source activate tensorflow。

第 1 部分

首先，你应该确保你已经在你的 virtualenv 中安装了 jupyter。如果已经安装，可以跳过这部分（使用which jupyter查看）。如果没有，您可以运行source activate tensorflow，然后通过conda install jupyter 在您的virtualenv 中安装jupyter。 （你也可以使用pip。）

第 2 部分

1.在你的 virtualenv 中，运行

username$ source activate tensorflow
(tensorflow)username$ ipython kernelspec install-self --user

这将为您的 virtualenv 创建一个内核规范并告诉您它在哪里：

(tensorflow)username$ [InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec pythonX in /home/username/.local/share/jupyter/kernels/pythonX

pythonX 将匹配您 virtualenv 中的 Python 版本。

2.将新的内核规范复制到有用的地方。为您的新内核选择一个kernel_name，该内核不是python2 或python3 或您之前使用过的内核：

(tensorflow)username$ mkdir -p ~/.ipython/kernels
(tensorflow)username$ mv ~/.local/share/jupyter/kernels/pythonX ~/.ipython/kernels/<kernel_name>

3.如果您想更改 IPython 显示的内核名称，您需要编辑 ~/.ipython/kernels/<kernel_name>/kernel.json 并将名为 display_name 的 JSON 键更改为您喜欢的名称。

4.您现在应该能够在 IPython 笔记本菜单中看到您的内核：Kernel -> Change kernel 并能够切换到它（您可能需要刷新页面才能显示在列表中）。从那时起，IPython 会记住该笔记本使用哪个内核。

Reference.

Answer 4

这是我在 Anaconda -> Jupyter 中启用 tensorflow 所做的。

1. 使用
提供的说明安装 Tensorflow
2. 转到 /Users/username/anaconda/env 并确保已安装 Tensorflow
3. 打开 Anaconda 导航器并转到“环境”（位于左侧导航中）
4. 在第一个下拉菜单中选择“全部”并搜索 Tensorflow
5. 如果未启用，请在复选框中启用它并确认接下来的过程。
6. 现在打开一个新的 Jupyter 笔记本，tensorflow 应该可以工作了

Answer 5

您的 Anaconda 安装可能与您的 Python 安装进入了不同的目录

例如在我的机器上，我可以在这里找到位置

yaroslavvb-macbookpro:~ yaroslavvb$ which ipython
/Users/yaroslavvb/anaconda/bin/ipython

当您键入 python 时，它会尝试以从左到右的顺序在 PATH 中找到它。因此，您可能在 Anaconda 文件夹之前的文件夹中有另一个版本的 python，它会使用它。要修复，您可以通过export PATH=.... 更改路径，并将Anaconda 目录放在前面，以便从那里获取python 而不是默认的，即

export PATH=/Users/yaroslavvb/anaconda/bin:$PATH

Answer 6

我使用 Conda conda install pip 而不是 apt-get install python-pip python-dev 安装了 PIP。

然后安装tensorflow 使用Pip Installation:

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7 
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below. 
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

...

pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

然后它将在 jupyter notebook 中工作。

Answer 7

接受的答案（由钟宇匡）刚刚帮助了我。在这里，我创建了一个 environment.yml 文件，使我能够使这个 conda / tensorflow 安装过程可重复。

第 1 步 - 创建 Conda environment.yml 文件

environment.yml 看起来像这样：

name: hello-tensorflow
dependencies:
  - python=3.6
  - jupyter
  - ipython
  - pip:
    - https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

注意：

• 只需将名称替换为您想要的任何名称。 （我的是hello-tensorflow）
• 只需将 python 版本替换为您想要的任何版本。 （我的是3.6）
• 只需将 tensorflow pip 安装 URL 替换为您想要的任何内容（我的是 TensorFlow URL，其中 Python 3.6 支持 GPU）

第 2 步 - 创建 Conda 环境

environment.yml 位于您所在的当前路径中，此命令将创建环境 hello-tensorflow（或您将其重命名为的任何内容）：

conda env create -f environment.yml

第 3 步：源激活

激活新创建的环境：

source activate hello-tensorflow

第 4 步 - 哪个 python / jupyter / ipython

哪个蟒蛇...

(hello-tensorflow) $ which python
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/python

哪个jupyter...

(hello-tensorflow) $ which jupyter
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/jupyter

哪个 ipython...

(hello-tensorflow) $ which ipython
/home/johnny/anaconda3/envs/hello-tensorflow/bin/ipython

第 5 步

您现在应该可以从 python、jupyter（console / qtconsole / notebook 等）和 ipython 导入 tensorflow。

Answer 8

我认为您的问题与此处的问题帖子非常相似。 Windows 7 jupyter notebook executing tensorflow。正如雅罗斯拉夫所说，你可以试试

conda install -c http://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow.

Answer 9

我在使用自定义 Ubuntu 16 图像时遇到了类似的问题。该问题与我的系统上已安装的现有numpy 版本有关。

我最初尝试过

sudo pip3 install tensorflow

这导致了以下异常：

例外： 回溯（最近一次通话最后）： 文件“/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/shutil.py”，第 538 行，在移动中 os.rename(src, real_dst) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/numpy' -> '/tmp/pip-co73r3hm-uninstall/anaconda/envs/py35/lib/python3 .5/site-packages/numpy'

文档建议，如果您在使用此命令时遇到任何问题，请尝试以下操作：

sudo pip3 install --upgrade \ 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

但是，我的系统无法找到pip3

sudo: 找不到 pip3 命令

最佳解决方案是为 pip3 创建一个symlink

sudo ln -s /anaconda/envs/py35/bin/pip3.5 /usr/local/bin/pip3

最后，以下命令顺利运行

sudo /usr/local/bin/pip3 install --upgrade \ 
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

我在terminal 中验证了安装，并在我的Jupyter Notebook 中验证了成功导入

import tensorflow as tf

Answer 10

我想知道从 tensorflow 环境中简单地启动 ipython 是否还不够。那是 1）首先激活tensorflow virtualenv：

source ~/tensorflow/bin/activate

2) 在tensorflow环境下启动ipython

(tensorflow)$ ipython notebook --ip=xxx.xxx.xxx.xxx

Answer 11

我从别人的帖子中找到了解决方案。它很简单，效果很好！

http://help.pythonanywhere.com/pages/IPythonNotebookVirtualenvs

只需在命令提示符中安装以下内容，然后在 Jupyter Notebook 中将内核更改为 Python 3。它将成功导入tensorflow。

pip install tornado==4.5.3

pip install ipykernel==4.8.2

（原帖：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11851）

Answer 12

Jupyter 实验室：ModuleNotFound tensorflow

对于遇到此问题的我或同事的未来版本：

conda install -c conda-forge jupyter jupyterlab keras tensorflow

原来jupyterlab 是jupyter 的插件。

因此，即使您处于具有jupyter 但没有 jupyterlab 的环境中，如果您尝试运行：

jupyter lab

然后jupyter 将在(base) 环境中查找jupyterlab 插件。

那么您在 jupyter lab 中的导入将与该插件相关，而不是您的 conda 环境。

Answer 13

pip install tensorflow

这在我的 conda 虚拟环境中对我有用。

我试图在已安装 jupyter notebooks 的 conda 虚拟环境中使用conda install tensorflow，导致许多冲突和失败。但是 pip install 工作正常。

Answer 14

打开 Anaconda 提示屏幕： (base) C:\Users\YOU>conda create -n tf tensorflow

环境创建后输入：conda activate tf

提示移动到(tf)环境，即：(tf) C:\Users\YOU>

然后在这个 (tf) 环境中安装 Jupyter Notebook： conda install -c conda-forge jupyterlab - jupyter notebook

还是在 (tf) 环境中，也就是 type (tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook

笔记本屏幕启动！！

一个新的笔记本然后可以import tensorflow

从那时起 打开会话 点击 Anaconda 提示， 输入conda activate tf

提示移动到 tf 环境 (tf) C:\Users\YOU>

然后输入(tf) C:\Users\YOU>jupyter notebook