Anaconda新增一个tensorflow虚拟环境

雨点打透心脏的1/2处 2022-11-07 11:53 153阅读 0赞

1.  打开 `Anaconda Prompt`
2.  在命令行窗口中输入 `conda env list`，可以查看当前所有的虚拟环境。如果之前没有添加过虚拟环境的化，默认只有一个base环境。
3.  在 `base` 环境下执行命令创建新的虚拟环境 `conda create -n 虚拟环境名 python=版本号`。例如
    
    > `conda create -n myTensorflow2 python=3.6`
    > 
    > 这就是安装一个名字为 myTensorflow2 的虚拟环境，并且指定该环境下python解释器版本是3.6。敲完命令后，会让你安装一些基础的库，其中就包含你指定了版本号的python。
4.  创建完虚拟环境后，再次执行`conda env list`，可以发现你刚刚新建的 虚拟环境已经被添加进来了。
5.  接下来进入虚拟环境安装所需要的库，在base环境下执行 **activate 你刚创建的虚拟环境名**，
    
    > 例如我刚刚创建了myTensorflow2的虚拟环境，想进入该环境就执行 `activate myTensorflow2`
6.  在新建的tensorflow虚拟环境中 pip install 你想要安装的各种库。至于下载速度很慢的问题，可以通过添加国内高校镜像源或者指定安装源路径。例如使用豆瓣源 `pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ 需要安装的库==版本号`
7.  如果需要为Jupyter Notebook 新增一个kernel（核），则要在该虚拟环境下执行 `pip install ipykernel` 。
    
    > 安装完 ipykernel 后，将工组目录切换到你的虚拟环境所在目录（借助cd等命令），例如我的是 `F:\Miniconda3\envs\myTensorflow2`，在该路径下执行 `python -m ipykernel install --name kernelname` ，kernelname是你自己取名字，比如就可以跟你刚刚创建的虚拟环境同名。
8.  此时，如何看是否给 Jupyter Notebook 添加kernel 成功？可以执行命令 `jupyter kernelspec list` 查看 jupyter kernel列表。如果除了默认的python3，还能看到你刚刚创建的kernel，就代表操作成功了。

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1.  此时，打开 Jupyter Notebook，就可以切换kernel了。

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