Jupyter Notebook设置

Question

Jupyter notebook最初可以工作，但我尝试导入tensorflow，但无法工作，因此导致我搞砸了一切。

我基本上把一切都搞砸了，我觉得现在唯一的出路就是关掉我的设备，然后重启。我不知道pip和anaconda是什么(现在仍然不知道)，尝试了一堆时髦的更新和安装，不管怎样，现在所有的东西都死了。我的jupyter笔记本甚至不能运行普通的python内核。

如何才能硬重置所有内容？

额外的好处是，如果有人要ELI5，conda、pip、gitbash和PowerShell之间的区别是。Jupyter运行在什么版本的东西上(因为我的conda和设备有不同版本的东西，我想？)我使用的是Windows 10。

Answer 1

我的第一条建议是不要使用Windows，尽管我可能会因此而遭到垃圾邮件的否决。在Ubuntu上，我可以将Jupyter设置放在一行中：

# update, install python3, python3-dev, and pip3; get pip packages
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3 python3-dev python3-pip && sudo -H python3 -m pip install jupyter notebook ipykernel tensorflow

一旦安装了这些包，就像在终端中运行jupyter notebook一样简单。

Anaconda是Python的一个发行版，其中包含大量的预构建包，包括Jupyter和scipy、numpy、pandas等。基本上，它是一个“开箱即用”的解决方案，包括您需要的大多数工具。“import [package]”是Python的包管理器；Pip允许您在脚本中使用包，比如Pip。在本例中，它是tensorflow。

ipykernel是一个包，它将为Jupyter打开一个Python内核。你可以在Python3.7后端运行一台Jupyter笔记本，但是通过使用Python2的pip安装ipykernel来做Python2代码，通常是(在Ubuntu上) sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python-pip && sudo -H python -m pip install ipykernel。

运行jupter notebook时会发生什么？你收到错误了吗？你能打开笔记本吗，但是没有内核可以附加到笔记本上？

Answer 2

我刚刚为Python、Jupyter和Tensorflow设置了一台新的Windows10计算机。我在没有蟒蛇的情况下做了设置。我用一些特殊的步骤完成了正常的设置过程：

1)通过"pip install“安装的Python 3.8和Jupyter无法工作。在安装Jupyter时，需要在作为依赖项安装的模块中添加三行代码。change asyncio.py

2)当前Tensorflow不支持Python 3.8。您需要安装Python 3.7。如果你有Python 3.8，你不需要删除它。按照此处所述使用virtualenv创建虚拟环境，并提供Python3.7 Special Python in virtualenv的路径

3)如果你想在Tensorflow中使用NVIDIA的GPU，你需要处理两件事不适合在一起的事实:当前的Tensorflow和当前版本的“NVIDIA GPU Computing Toolkit”(支持GPU所需的工具)。看看这里的修复：cudart64_XYZ.dll not found

Answer 3

让我们从基础开始：

作为额外的奖励，如果有人要ELI5，conda、pip、gitbash和powershell之间的区别是

您可能知道经典的cmd.exe，它打开一个基本的终端，您可以在其中使用不同的命令和调用程序。它基本上是一种基于文本的与操作系统交互的方式。

在我的理解中，Powershell只是一个扩展(我自己并不使用它)，它有更多的功能和更好的脚本支持。

gitbash是一个可选工具，可能是在计算机上安装git时安装的。它模拟了许多人从不同的操作系统中习惯的bash外壳，比如ubuntu，其中bash通常是默认终端，因此更容易使用，因为所有的语法和命令都与使用这些ppl时相同。

除了能够在这些终端中键入python或jupyter notebook来启动应用程序之外，这两种方法都与在计算机上使用python没有任何直接关系。

对于更多python特定的问题：

conda是一个软件包和虚拟环境管理工具。它可以用来安装各种软件，也可以创建虚拟环境，以保持不同的设置彼此分离(例如，同一台机器上的不同python版本)。但它并不局限于python。它是在您下载并安装miniconda或anaconda这两个python发行版时预先安装的。

pip是一个仅用于python包的包管理器，并预装在大多数python发行版中。

anaconda/miniconda，通常与conda混淆的是两个python发行版，即你会认为是“我在我的系统上安装了python”，这两个发行版预装了conda包管理器。因此，miniconda不提供任何其他软件包，而anaconda附带了一长串预先安装的有用软件包，因此，如果您想要轻松地使用python进行研究，那么它是一个很受欢迎的选择

要了解更多信息，您还可以阅读understanding-conda-and-pip

现在如何保存您的系统

我基本上把一切都搞砸了

很难访问系统的当前状态，但我建议您尝试以下步骤以再次进入工作状态：

1. 进入设置->应用程序，并删除与python或anaconda相关的所有内容。通过搜索(使用windows搜索功能)在C:\Users中的某个位置搜索python或conda文件夹，确保删除了所有内容。这将确保清除有关您的设置的所有内容，并确保python、pip或jupyter命令在您的cmd中不再起作用(确认miniconda
2. Now
3. install并创建虚拟环境并安装tf。这是一种很好的方法，因为如果您应该设法改变环境，您可以毫不费力地删除并重新创建它：

conda create -n venv pip python=3.7 #create environment
conda activate venv #activate the environment
conda install jupyter #for jupyter notebook
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

1. 启动jupyter notebook：jupyter notebook。由于它只存在于此环境中，与tensorflow相同，因此正常使用tensorflow

应该不会有任何问题