Windows——安装Conda、Tensorflow、Jupyter notebook集成环境

本文详细介绍如何使用Conda环境管理工具安装TensorFlow,并在指定的Python版本下配置Jupyter Notebook,以便进行深度学习项目开发。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先下载Conda:

https://repo.continuum.io/archive/

下载好后安装,安装路径自定义,添加*勾选add path;

安装好conda后,进入conda promte

创建tensorflow的环境

选择想用的python版本作为环境

conda create --name tensorflow python=3.6.5

建立好环境后,进入环境

conda activate tensorflow

我们可以用conda list 查看当前环境下已经下载安装好的模块;

然后下载自己需要的tensorflow版本

pip install tensorflow==1.13.1

至此,已经安装好了tensorflow

启动cmd,激活tensorfolw环境,输入python进入客户端

输入:

import tensorflow as tf

可以继续输入就没有问题。

最后如何在jupyter notebook里使用,

同样在tensorflow环境中安装

conda install ipython

conda install jupyter

### 如何在 JupyterLab 中安装并配置 TensorBoard 要在 JupyterLab 中成功安装和运行 TensorBoard,可以按照以下方法操作: #### 安装 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具包,可以通过 `pip` 或 `conda` 进行安装。如果尚未安装 TensorBoard,则需要先执行以下命令来完成安装[^1]。 ```bash pip install tensorboard --user ``` 或者,在使用 Conda 环境的情况下,也可以通过以下方式安装: ```bash conda install -c anaconda tensorboard ``` #### 配置 JupyterLab 扩展支持 TensorBoard 为了使 TensorBoard 能够无缝集成JupyterLab 中,还需要安装专门的 JupyterLab 扩展——`jupyter-tensorboard`。此扩展允许用户直接从 JupyterLab UI 启动和管理 TensorBoard 实例[^3]。 安装该扩展的方法如下所示: ```bash pip install jupyter-tensorboard --user ``` 随后激活扩展功能: ```bash jtensorboard enable --sys-prefix ``` #### 使用 Magic 命令简化安装流程 对于更便捷的操作体验,可以在 Jupyter NotebookJupyterLab 内部利用 `%pip` 和 `%conda` magic 命令实现上述依赖项的一键式安装。例如: ```python %pip install tensorboard jupyter-tensorboard --user ``` #### 在 JupyterLab 中启动 TensorBoard 一旦所有必要的软件包都已就绪,就可以通过 Python 脚本调用 TensorBoard 并将其嵌入到当前工作区中。下面是一个典型的例子,展示如何设置日志目录并将 TensorBoard 加载至界面: ```python import tensorflow as tf from datetime import datetime log_dir = "logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) # Load the TensorBoard notebook extension. %load_ext tensorboard # Start TensorBoard with specified log directory. %tensorboard --logdir {log_dir} ``` 以上代码片段会自动打开一个新的标签页显示 TensorBoard 可视化结果。 ---
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