conda

查看conda环境:conda env listpython

新建conda环境(env_name就是建立的环境名,能够自定义):conda create -n env_namenginx

激活conda环境(ubuntu与Macos 将conda 替换为source):conda activate env_namejson

退出conda环境:conda deactivateubuntu

安装和卸载python包:conda install numpy # conda uninstall numpyspa

查看已安装python列表:conda list -n env_namecode

 

例如:blog

conda create -n TF_2C python=3.7接口

conda activate TF_2Cip

 

下载地址rem

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

 

Jupyter环境

conda install notebook ipykernel

jupyter notebook 启动

jupyter notebook --no-browser --port 8888 --ip=0.0.0.0

 

l  生成一个 notebook 配置文件

默认状况下,配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在,须要自行建立。使用下列命令生成配置文件:

 

jupyter notebook --generate-config

 

l  生成密码

自动生成

从 jupyter notebook 5.0 版本开始,提供了一个命令来设置密码:jupyter notebook password,生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json。

 

$ jupyter notebook password

Enter password:  ****

Verify password: ****

 

l  修改配置文件

在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行,取消注释并修改。

 

c.NotebookApp.ip='*'       #在全部的网卡接口上开启服务

c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口1234

c.NotebookApp.allow_remote_access = True  #容许远程

 

TF2.0

conda activate TF_2C

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

import tensorflow as tf
version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available
print("tf version:",version,"\n use GPU",gpu_ok)
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