jupyter lab安装导入tensorflow 关于jupyter lab安装及导入tensorflow找不到模块的问题
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今天尝试了一下据说最好用的编译器Jupyter Lab,安装期间遇到了很多问题,以此为记录。
1.安装jupyter lab
jupyter lab的安装总体来说还是简单:
- 在base环境输入:
conda install jupyterlab
.当然也不是必须在base环境,只是如果安装在其他虚拟环境的话,启动时需要切换到对应的环境再输入jupyter lab启动,比较麻烦。 - 安装完成后再输入
jupyter lab --generate-config
生成配置文件,生成的配置文件是C:\Users\用户名.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件。可以在里面对jupyter的设置进行更改,我目前只将c.NotebookApp.notebook_dir更改为我想要的目录,改完别忘了去掉注释和保存。 - 此时在base环境输入
jupyter lab
就会从浏览器自动打开编译器,不过此时只能识别到base环境中的python,下一步介绍如何添加虚拟环境中的python到jupyter lab中。 - 在想要添加到jupyter lab的虚拟环境下输入
conda install nb_conda
,安装好后再输入python -m ipykernel install --user --name 'env名' --display-name "展示名
",重启jupyter lab之后就能看到对应虚拟环境下的python了。 - 完成以上步骤之后,还有一个比较奇葩的错误,即已经安装号的包在import时也会找不到模块,目前只有我遇到了,下面直接说解决办法:
添加的虚拟环境中的包必须在nb_conda之后安装!!!
如果完成以上五步后导包正常,那么恭喜你,如果出现找不到模块,就把报错信息里找不到的包重装一遍即可。
如果安装了tensorflow-gpu的版本,在pycharm和控制台都能正常使用gpu,但就是在jupyter lab中无法找到cudart68_xx.dll,那么就把无法找到的文件(即cudartxx_xx.dll)的路径添加到环境变量的path中去,哪些找不到就添加哪些。再重启就行了。
还有一点,当需要删除已经添加到jupyter lab中的虚拟环境时,最好先在要删除的环境下将其移除jupyter lab,即在powershell中激活要删除的环境后输入jupyter kernelspec remove 虚拟环境名
,然后再用conda remove -n 环境名 --all
将其删除。
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