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痛点
Python目前有两个主版本并存#xff0c;这很让人苦恼。
一般人对于软件#xff0c;总是…
如何在使用Jupyter Notebook时解决Python虚拟环境间的切换问题本文一步步帮你拆解。希望你能够避免踩坑的痛苦把更多的时间花在愉快的编程上。
痛点
Python目前有两个主版本并存这很让人苦恼。
一般人对于软件总是抱持着“喜新厌旧”的心态。见到小红点儿就忍不住升级。然而对Python来说这条规律不大适用。
虽然Python 3有许多优于Python 2的特性但是Python 2的生态系统更为完善支持的包更多。因为生态系统内部的依赖关系许多软件包的运行说明会直接指定“仅适用于Python 2.7版本”。
所以你会在不同的应用场景下切换这两种Python版本。
我本人比较懒哪个版本支持的软件包多更适合我使用我就用哪个。所以我安装Anaconda这个Python集成运行环境的时候选择的是2.7版本。
但是近几天我遇到了点儿麻烦。
为了进一步学习和掌握学Tensorflow我买了本书。这本书配套代码的调试环境是Jupyter NotebookPython版本是3.6。
我自然不可能删除掉原先安装的Anaconda重装一个3.6版本。那样我日常工作就无法进行了。
我选择的方式是安装虚拟环境。
虚拟
在虚拟环境里各种软件包的版本都由你来指定。它们和系统默认Python环境是相互隔离的因此互不干扰。我给这个用于学习Python 3版本Tensorflow的虚拟环境起了个好记的名字叫做tfpy3。
进入终端环境使用Anaconda的环境创建命令一行代码就可以创建成功。
conda create -n tfpy3 python3我在~/learn/实验目录下创建了一个名为tensorflow的文件夹。创建好后进入。
cd learn/tensorflow
下面我们呼唤刚才创建的虚拟环境
source activate tfpy3
这时你会发现终端提示符前面出现了特定虚拟环境标识。虚拟环境顺利加载。
在这个虚拟环境下我们就可以安装针对Python 3.6的最新版Tensorflow了。
pip install tensorflow
好了1.3.0版本tensorflow安装成功。下面我们就呼叫Jupyter Notebook来编码吧
jupyter notebook
咦为什么创建新笔记本的选项中只有默认的Python 2和后来安装过的Rtfpy3虚拟环境哪里去了根本找不到
插件
头痛半晌突然想起古人那句吾尝终日而思矣不如须臾之所学也。
对啊上网搜
查询了一下很快发现了解决方案。原来为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境需要在Anaconda里安装一个插件。
回到终端下面用C-c退出目前正在运行的Jupyter Notebook Server然后执行
conda install nb_conda
再重新开启Jupyter Notebook
jupyter notebook这下我们就能看到差别了——除了最新安装设定的tfpy3外之前用Anaconda设置过的其他虚拟环境也都可以在此选择使用。太棒了
我们选择刚刚创建的tfpy3环境。
执行
import tensorflow as tf
tf.VERSION
第二行语句是反馈tensorflow的版本。1.3.0没错这就是刚刚我们安装的最新Tensorflow版本。
下面就是愉快的编码时间了。加油
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