今天使用dlib没有py37版本,因此创建了Version_36虚拟环境.但jupyter notebook默认的内核找不到新建的虚拟环境,解决方法是需要安装两个包: × ipykernel × nb_conda 安装完成后效果如下:

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

装完 Anaconda 会自带一个pyhon环境   也会自带Jupyter Notebook   可以点击开始中的Jupyter Notebook 打开 浏览器 我这里是 3.x 想要装个2.7 的 并且互相切换 如下 点击 Anaconda Prompt 进入控制台 (没配环境变量的进入 安装的根目录下) 第一 输入  conda create -n py27 python=2.7          [其中py27是你随便起的  2.7 是版本]   之后 直接输入y 第二 输入 activ

一.进入虚拟环境 source tf1/bin/activate 二.安装 IPykernel python2版本: pip install ipykernel python3版本: pip3 install ipykernel 三.将 Virtualenv 加入IPykernel中 python2版本: python2 -m ipykernel install --user --name=tf1 python3版本: python3 -m ipykernel install --user --

参考:https://www.cnblogs.com/damin1909/p/12691147.html 本人所用的python是anaconda下的,由于需求不同,创建了好多个python用于不同的目的,但是,今天创建的一个环境,在下载好jupyter notebook之后,虽然能在浏览器上打开,而且也能够打开代码文档,但是却无法运行代码. 报错为(在浏览器的jupyter notebook页面):到后台服务的连接没能建立, 我们会继续尝试重连, 请检出网络连接...还有服务配置. 在终端(本

1- Jupyter简介 HomePage:https://jupyter.org/ 安装指南:https://jupyter.org/install.html 官方文档:https://jupyter.org/documentation.html    https://jupyter.readthedocs.io/ Jupyter提供一个开源的基于浏览器的Notebook, 可以开发.协作.分享甚至发布数据科学结果:  可用于创建和共享代码与文档网络应用: 可在其中编写并运行代码.查看输出.可

Jupyter Notebook介绍.安装及使用教程 原文链接:https://www.jianshu.com/p/91365f343585 目录一.什么是Jupyter Notebook? 1. 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果.——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直

一.安装jupyter notebook并配置环境 首先建议大家安装anaconda,最新版本请到官网下载(点击下载连接),没错,直接点击下载python3.6版本的(当然选择做自己电脑相应的位数,我的是64bit),however,tensorflow并不支持python3.6,是不是感觉很尴尬,哈哈,一开始我是这么觉得的,嗯,山人自有妙计(后面讲).下载完成之后,按照提示把安装包安装好,这个没什么好讲的,一路next... 在你安装好anaconda之后,在windows开始菜单中点击Ana

之前讨论过在anaconda下安装多个python版本,本期来讨论下,jupyter notebook中怎样同时安装python2.7 和python3.x. 由于我之前使用的jupyter notebook是基于python3.5版本的,所以只要在此基础上安装基于python2.7的内核即可. 我的环境如下: windows 7, 64位系统 已安装基于python3.5版本的anaconda 已在anaconda中安装py27和py36的虚拟环境 已有的jupyter notebook的ke

原本以为,当进入虚拟环境之后,再运行jupyter notebook应该是这个环境下的jupyter,比如我默认创建一个文件,这个文件调用的编译器应该是这个虚拟环境中的编译器,实际上并不是 当你进入jupyter新建文件之后,你会发现,并没有存在虚拟环境的名称,以及import sys,print(sys.path)打印出来的根本就不是虚拟环境中的路径,所以,必须要手动在jupyter notebook中添加自己创建的虚拟环境 添加步骤如下: 以下都在centos中执行 1. 进入虚拟环境之后,

What? Why? How? ---安装 ---启动 ---关闭 ---保存 Markdown语法 Magic关键词 转换notebook--toHTML 创建幻灯片 运行代码 What? 文字化编程 notebook 是 Donald Knuth 在 1984 年提出的文字表达化编程的一种形式.在文字表达化编程中,直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档.用 Donald Knuth 的话来说: 让我们集中精力向人们解释我们希望计算机做什么,而不是指示计算机做什么. 归根到底,代

因为使用Jupyter Notebook用鼠标选择菜单影响效率,遂将快捷命令记录于此 转自:http://blog.konghy.cn/2017/05/04/jupyter-notebook-hotkeys/ 命令模式快捷键(按 Esc 键开启): 快捷键 作用 说明 Enter 转入编辑模式   Shift-Enter 运行本单元,选中下个单元 新单元默认为命令模式 Ctrl-Enter 运行本单元   Alt-Enter 运行本单元,在其下插入新单元 新单元默认为编辑模式 Y 单元转入代码状

Converting notebooks to other formats¶ !pip install https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/tarball/master !pip install jupyter_nbextensions_configurator !jupyter contrib nbextension install --user !jupyter nbextensions_config

Windows+anaconda+jupyter notebook+R+python3.6 环境配置 1. 设置国内清华大学镜像 打开 anaconda prompt,输入命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/win-64 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

需要安装: conda install ipykernel 使用:首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 然后打开notebook jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

来自: 代码大湿 代码大湿 1 相关介绍 jupyter notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含活的代码,方程的文件,可视化和解释性文字.用途包括:数据的清洗和转换.数值模拟.统计建模.机器学习和更多.支持40多中语言.python ,R,go,scala等. Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结

windows jupyter notebook 切换默认环境 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/86541767 很多人跟我讲jupyter notebook都是运行在默认环境下,不好更改,但是我又喜欢创建虚拟环境,要切换到虚拟环境下运行,以下几招即可. windows版本 1.查看所有环境   conda env li