如何在 Jupyter Notebook 中下载和安装 TensorFlow
Evelyn Clarke 在本教程中，我们将解释如何在Windows上安装TensorFlow Anaconda。您将学习如何在Jupyter Notebook中使用TensorFlow。Jupyter 是一个笔记本查看器。
TensorFlow 版本
TensorFlow 支持跨多个CPU和GPU进行计算。这意味着计算可以分布在不同设备上以提高训练速度。通过并行处理，您无需等待数周即可获得训练算法的结果。
对于Windows用户，TensorFlow提供了两个版本
- 仅支持CPU的TensorFlow：如果您的计算机不运行NVIDIA GPU，您只能安装此版本
- 支持GPU的TensorFlow：为了更快的计算，您可以下载支持GPU的TensorFlow版本。如果您需要强大的计算能力，此版本才有意义。
在本教程中，TensorFlow的基本版本就足够了。
注意： TensorFlow 不支持 MacOS 上的 GPU。
以下是操作步骤
MacOS 用户
- 安装Anaconda
- 创建.yml文件以安装Tensorflow和依赖项
- 启动Jupyter Notebook
适用于 Windows
- 安装Anaconda
- 创建.yml文件以安装依赖项
- 使用pip添加TensorFlow
- 启动Jupyter Notebook
要通过Jupyter运行Tensorflow，您需要创建一个Anaconda环境。这意味着您将在计算机内的适当文件夹中安装Ipython，Jupyter和TensorFlow。此外，您还将添加一个重要的数据科学库：“Pandas”。Pandas库有助于处理数据框。
安装Anaconda
下载适合您系统的Anaconda 4.3.1版本（适用于Python 3.6）。
Anaconda将帮助您管理Python或R所需的所有库。请参考此教程安装Anaconda
创建.yml文件以安装Tensorflow和依赖项
它包括
- 定位Anaconda的路径
- 将工作目录设置为Anaconda
- 创建yml文件（对于MacOS用户，TensorFlow在此安装）
- 编辑yml文件
- 编译yml文件
- 激活Anaconda
- 安装TensorFlow（仅限Windows用户）
步骤1） 定位Anaconda，
您需要做的第一件事是定位Anaconda的路径。
您将创建一个新的conda环境，其中包含在TensorFlow教程中将使用的必需库。
车窗
如果您是Windows用户，可以使用Anaconda Prompt并输入
C:\>where anaconda
我们有兴趣知道Anaconda安装的文件夹名称，因为我们想在此路径内创建新环境。例如，在上图中，Anaconda安装在Admin文件夹中。对您来说，它可能是相同的，即Admin或用户名。
接下来，我们将工作目录从c:\设置为Anaconda3。
MacOS
对于MacOS用户，您可以使用Terminal并输入
which anaconda
您需要创建一个新的Anaconda文件夹，其中将包含Ipython，Jupyter和TensorFlow。安装库和软件的快速方法是编写一个yml文件。
步骤2） 设置工作目录
您需要指定要创建yml文件的目录。
如前所述，它将位于Anaconda内。
对于MacOS用户
Terminal将默认工作目录设置为Users/USERNAME。如您在下图中看到的，anaconda3的路径和工作目录是相同的。在MacOS中，最后一个文件夹显示在$之前。Terminal将在此工作目录中安装所有库。
如果文本编辑器中的路径与工作目录不匹配，您可以通过在Terminal中输入cd PATH来更改它。PATH是您粘贴到文本编辑器中的路径。不要忘记用‘PATH’包装PATH。此操作将工作目录更改为PATH。
打开您的Terminal，然后输入
cd anaconda3
对于Windows用户（请确保Anaconda3之前的文件夹）
cd C:\Users\Admin\Anaconda3
或“where anaconda”命令提供的路径
步骤3） 创建yml文件
您可以在新工作目录中创建yml文件。
该文件将安装运行TensorFlow所需的依赖项。将此代码复制并粘贴到Terminal中。
对于MacOS用户
touch hello-tf.yml
一个名为hello-tf.yml的新文件应该出现在anaconda3内
对于Windows用户
echo.>hello-tf.yml
一个名为hello-tf.yml的新文件应该出现
步骤4） 编辑yml文件
您已准备好编辑yml文件。
对于MacOS用户
您可以使用以下代码将代码粘贴到Terminal中以编辑文件。MacOS用户可以使用vim编辑yml文件。
vi hello-tf.yml
到目前为止，您的Terminal看起来像这样
您进入了编辑模式。在此模式下，按esc后，您可以
- 按i进行编辑
- 按w保存
- 按q!退出
在编辑模式下写入以下代码，然后按esc，然后按:w
注意： 文件区分大小写和缩进。每个缩进后需要2个空格。
对于MacOS
name: hello-tfdependencies: - python=3.6 - jupyter - ipython - pandas - pip: - https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl
代码解释
- name: hello-tf: yml文件的名称
- dependencies
- python=3.6
- jupyter
- ipython
- pandas: 安装Python 3.6，Jupyter，Ipython和pandas库
- pip: 安装Python库
- https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: 从Google API安装TensorFlow。
按esc，然后按:q!退出编辑模式。
对于Windows用户
Windows没有vim程序，所以记事本足以完成此步骤。
notepad hello-tf.yml
将以下内容输入文件
name: hello-tfdependencies: - python=3.6 - jupyter - ipython - pandas
代码解释
- name: hello-tf: yml文件的名称
- dependencies
- python=3.6
- jupyter
- ipython
- pandas: 安装Python 3.6，Jupyter，Ipython和pandas库
它将打开记事本，您可以在此处编辑文件。
注意： Windows用户将在下一步安装TensorFlow。在此步骤中，您仅准备conda环境
步骤5） 编译yml文件
您可以使用以下代码编译.yml文件
conda env create -f hello-tf.yml
注意： 对于Windows用户，新环境创建在当前用户目录内。
这需要一些时间。它将在您的硬盘上占用大约1.1GB的空间。
在Windows中
步骤6） 激活conda环境
我们快完成了。您现在有2个conda环境。
您创建了一个隔离的conda环境，其中包含将在TensorFlow教程中使用的库。这是推荐的做法，因为每个机器学习项目都需要不同的库。项目完成后，您可以删除或保留此环境。
conda env list
星号表示默认环境。您需要切换到hello-tf以激活环境
对于MacOS用户
source activate hello-tf
对于Windows用户
activate hello-tf
您可以检查所有依赖项是否在同一环境中。这很重要，因为它允许Python从同一环境中使用Jupyter和TensorFlow。如果看不到它们三者位于同一文件夹中，则需要从头开始。
对于MacOS用户
which python which jupyter which ipython
可选： 您可以检查更新。
pip install --upgrade tensorflow
步骤7） 为Windows用户安装TensorFlow
对于Windows用户
where python where jupyter where ipython
如您所见，您现在有两个Python环境。主环境和新创建的环境，即hello-tf。主conda环境未安装TensorFlow，只有hello-tf。从图中可以看出，python，jupyter和ipython安装在同一环境中。这意味着您可以在Jupyter Notebook中使用TensorFlow。
您需要使用pip命令安装TensorFlow。仅限Windows用户
pip install tensorflow
如何在Jupyter Notebook中导入Tensorflow
这部分对两种操作系统都相同。现在，让我们学习如何在Jupyter Notebook中导入TensorFlow。
您可以使用Jupyter打开TensorFlow。
注意： 每次要打开TensorFlow时，都需要初始化环境
您将按以下步骤进行
- 激活hello-tf conda环境
- 打开Jupyter
- 导入tensorflow
- 删除 Notebook
- 关闭Jupyter
步骤1） 激活conda
对于MacOS用户
source activate hello-tf
对于Windows用户
conda activate hello-tf
步骤2） 打开Jupyter
之后，您可以从Terminal打开Jupyter
jupyter notebook
您的浏览器应该会自动打开，否则请复制并粘贴Terminal提供的URL。它以https://:8888开头。
在TensorFlow Jupyter Notebook中，您可以看到工作目录中的所有文件。要创建新Notebook，只需单击新建和Python 3。
注意： 新Notebook会自动保存在工作目录中。
步骤3） 导入Tensorflow
在Notebook中，您可以使用tf别名在Jupyter Notebook中导入TensorFlow。单击运行。下方会创建一个新单元格。
import tensorflow as tf
让我们编写您的第一个TensorFlow代码。
hello = tf.constant('Hello, Guru99!')
hello
创建了一个新的张量。恭喜。您已成功在您的计算机上安装了TensorFlow与Jupyter。
步骤4） 删除文件
您可以从Jupyter中删除名为Untitled.ipynb的文件。
步骤5） 关闭Jupyter
关闭Jupyter有两种方式。第一种方式是直接从Notebook关闭。第二种方式是使用terminal（或Anaconda Prompt）。
从Jupyter
在Jupyter Notebook的主面板中，只需单击注销。
您将被重定向到注销页面。
从terminal
选择terminal或Anaconda prompt，然后按两次Ctrl+C。
第一次按Ctrl+C时，会提示您确认是否要关闭Notebook。重复按Ctrl+C进行确认。
您已成功注销。
Jupyter与主conda环境
如果您想在将来使用TensorFlow和jupyter，则需要使用以下命令打开新会话
source activate hello-tf
否则，Jupyter将找不到TensorFlow
