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首先创建虚拟环境
注意如果之前把conda镜像源配置到了国内,那这一步就不要挂梯子,否则会报出这种错误
conda create --name TF python=3.5.2
- TF那里是给虚拟环境取个名字
- python后面指定版本号,可以不在创建的时候安装,稍后安装也可以
- 比如
conda install python=3.5.2
- 若需更新/修改python版本,只需重新conda install即可,如需要更新为py3.6,则
conda install python=3.6
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安装gpu版本的tensorflow,这里我使用的是 mamba 包管理工具
mamba很快,挂梯子更快
mamba install tensorflow-gpu==2.0.0
Mamba是一个快速的包管理器,可以代替Conda进行包安装。它基于Conda,因此具有与Conda类似的功能,但是具有更快的速度。
Mamba使用了更快的算法来构建索引,并且可以通过使用多线程来并行处理安装命令,从而显著加快了包安装的速度。此外,Mamba还使用了更快的解压缩工具,可以更快地解压缩安装包。
除了速度之外,Mamba与Conda之间还有一些其他区别。例如,Mamba使用了Conda的软件包存储库,但是没有Conda的图形用户界面
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下一步安装keras
mamba install keras-gpu==2.3.1
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jupyter
Jupyter Notebook本身是默认使用一种Anaconda中root目录下的Python环境的,如果想使用其它的虚拟环境,还需要通过插件来实现,也就是nb_conda插件。
nb_conda是一个Jupyter Notebook的扩展,它可以在Jupyter Notebook中使用conda进行包管理。主要功能是帮助你在Jupyter Notebook中快速创建虚拟环境,并安装需要的包。
Jupyter是一个交互式计算环境,它可以帮助你在浏览器中打开和使用Jupyter Notebook。
mamba install nb_conda
nb_conda可以帮助你在Jupyter Notebook中快速切换虚拟环境
安装完成后,jupyter notebook中多了conda选项卡