在anaconda虚拟环境下使用jupyter noterbook进行开发教程

由于这段时间和今后的实验需要用到tensorflow，其中可视化这一部分又对模型的理解非常有帮助，故在这里记录下自己学习的过程。

电脑系统为Ubuntu18.04

搭建conda虚拟环境

Python、anaconda的安装自行网上找，相关教程很多。这里我是用anaconda下jupyter notebook配合使用，因为这个东西吧，简单直观，一条一条过，逻辑清晰合理。另外为了不影响其他的程序的环境，我在conda 下建立了一个虚拟环境。

创建环境代码：

conda create -n your_env_name python=3.6

其中your_env_name就是你要创建的虚拟环境的名字。 python=x.x为创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

期间建立环境的时候遇到这么一个问题，"RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's operating environment"。 按照网上的说法，是conda需要更新了，输入以下命令即可：conda update --force conda。期间不小心重装了setuptools，出处来自这里（链接，里面最后一位回答，需要 pip uninstall setuptools，再conda install -c anaconda setuptools，勿轻易尝试）。重新安装的时候安装时候有个openss的依赖由于网络原因，重装到崩溃。PS：后面直接搞乱了，重装Anaconda，好无奈。

好了，安装好了环境之后，就可以激活进入环境了。

激活环境代码

conda activate your_env_name

顺便一提，如果要退出虚拟环境，运行下面代码就可以了。

退出环境代码

conda deactivate

在没有进入虚拟环境下打开jupyter notebook，右上方新建那一栏里面是没有我们新建的虚拟环境的，我们需要进行设置。

首先，是要先安装支持虚拟环境的插件nb_conda（在相关教程中有的有这一步，有的没有，我安装了也没问题），在终端输入代码：

1、安装支持虚拟环境的插件nb_conda

conda install nb_conda

2、安装插件ipykernel

conda install ipykernel

3、激活对应的虚拟环境

source activate your_env_name

4、将环境写入Notebook的kernel中（相应的your_env_name改成你自己设置的虚拟环境名字就可以）

python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "Python your_env_name"

再运行jupyter notebook的时候，就可以选择你自己的虚拟环境了，记得不要再终端的虚拟环境下直接进入jupyter notebook，别试，反正我没进去，只能在base环境下打开jupyter notebook。

然后就可以愉快的在虚拟环境下使用jupyter notebook了。

另外，在整个码代码的过程当中，出现缺少Python包的情况下，可以通过在虚拟环境下用以下代码进行安装：

conda install python-package

当然，我想到了方便的方式，在docker下使用jupyter notebook来开发。后面填坑去了，这一期就到这里了。