政安晨——基于Ubuntu系统的Miniconda安装TensorFlow并使用Jupyter Notebook在多个Conda虚拟环境下管理测试

本文介绍了如何在Ubuntu系统上使用Miniconda安装TensorFlow(CPU版本)并利用Jupyter Notebook在多个Conda虚拟环境下进行机器学习开发。通过创建和激活虚拟环境,设置镜像源,安装TensorFlow和ipykernel,确保在不同环境中便捷使用Jupyter Notebook。

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

        

目录

一、准备工作

二、TensorFlow的安装

三、使用Jupyter Notebook管理多个conda虚拟环境

四、测试可用


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收录专栏TensorFlow与Keras机器学习实战

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     以后基于机器学习的各类开发工作可能成为常态,在运行Ubuntu系统的笔记本上运行TensorFlow进行机器学习相关开发其实并不是一个好主意,因为笔记本电脑的GPU配置不够,一般情况下只能使用CPU版本,在这里,作者政安晨其实并不推荐在笔记本电脑上尝试安装GPU版本的TensorFlow或者PyTorch,因为在笔记本电脑上你并不清楚你的GPU芯片配置&

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