此时界面如图所示,可以看到,在这里会将/usr/local/ml/anaconda2/envs/tensorflow/bin配置到PATH变量前, (2)退出tensorflow环境 使用如下命令可以从tensorflow环境中退出: source deactivate 结果如下,可以看到这两种环境下python的执行路径是不相同的 二、TensorFlow安装 1、安装 在官方文档中介绍了在Anaconda中安装Tensor...
(2)Pycharm Professional(Community不行) *** 如果是Windows:请再到Win的应用商店装一个Ubuntu 18.04 LTS。然后跟着Docker的安装提示,让Docker基于WSL 2运行。先装Docker,再装Ubuntu。然后Docker会有提示,让你往WSL 2切,跟着操作文档一步一步做。 朋友,如果你连这个程度的英文都不懂,或者没有耐心和能力成功配置...
docker exec -it tf270(容器名字) bash 然后,pip install 就行了,然后重启Pycharm,不是重启docker,就可以了。 5 如何进入Jupyter Notebook页面 启动docker,容器start之后,打开Ubuntu,不要进入容器,不要进入容器,执行: docker logs tf270 然后,出现以下界面: 图5-1 - Docker logs 将图中这部分127.0.0.1的链接...
conda activate tensorflow 1. 此时已经进入tensorflow环境 三、安装TensorFlow 安装tensorflow(具体版本根据自己选择) conda install tensorflow-gpu==你想要的版本号 1. 可以使用命令“conda search tensorflow-gpu”查看可以是用的gpu版本 TensorFlow+CUDA+cudnn等环境网上教程较多,安装的时候注意版本号之间的对应关系,可...
1. docker-compose创建容器 docker-compose up -d tf-service Jupyter 1. 登录Jupyter # 通过容器日志查看登录tokendocker logs tensorflow-jupyter [I 03:33:40.842 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /tf [I 03:33:40.842 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.1.6 is running at: ...
可以在Docker Hub上搜索pytorch jupyter notebook的镜像。以下是一些常见的pytorch jupyter notebook镜像: jupyter/scipy-notebook: 这个镜像包括了Python、Jupyter、以及Scipy库,并且支持pytorch。 jupyter/tensorflow-notebook: 这个镜像包括了Python、Jupyter、以及TensorFlow库,并且也支持pytorch。
根据你需要下载的镜像,先在docker hub上搜索一下,比如我要搜索TensorFlow,只要输入docker search tensorflow 然后pull第一个官方的镜像到本地 docker pull tensorflow/tensorflow 这里直接这样做没问题,但是速度极慢,主要是镜像都在国外,所以推荐使用docker加速器,下面这个是免费的,速度很快,很赞!https://www.daocloud....
nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu 然后就可以用http://localhost:8888/ 打开该jupyter。 但是如果是,宿主机是远程Linux服务器,你想在远程调用服务器中docker的Jupyter notebook。因为会跟宿主机的IP起冲突,所以需要指定以下IP,在重启的时候: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
# 如果是root用户要加--allow-root(我用的 root)jupyter notebook--generate-config--allow-root 这里再使用ipython生成一下秘钥: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 进入 ipython ipython # 这个是进入 ipython 后系统输出的 Python3.6.9(default,Aug82019,17:18:19)Type'copyright','credi...
Jupyter Notebook 是数据科学家进行数据分析、数据可视化和数据建模的首选工具。通过结合Pandas、NumPy、Matplotlib等库,可以轻松实现数据的清洗、转换和可视化。 2. 机器学习 在机器学习项目中,Jupyter Notebook 允许研究人员快速迭代模型,并实时查看结果。结合Scikit-learn、TensorFlow等库,可以方便地构建和训练机器学习模型...