面向机器智能的TensorFlow实践》一 2.6 安装Jupyter Notebook

简介:

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第2章,第2.6节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。





2.6 安装Jupyter Notebook

首先,运行下列命令安装ipython—一个极为有用的交互式Python内核,它也是Jupyter Notebook的核心。笔者强烈推荐同时安装Python 2和Python 3内核,以便获得更多的选择(即执行下列所有命令):

 

此后,通过两个命令便可让你马上体验Jupyter Notebook。首先安装依赖项build-essential:

 

然后,用pip安装Jupyter Notebook(若使用的是Python 3,则使用pip3):

 

官方的安装指南可从Jupyter网站的下列页面获取:

http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

相关文章
|
2月前
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
Windows11+CUDA12.0+RTX4090如何配置安装Tensorflow2-GPU环境?
本文介绍了如何在Windows 11操作系统上,配合CUDA 12.0和RTX4090显卡,通过创建conda环境、安装特定版本的CUDA、cuDNN和TensorFlow 2.10来配置TensorFlow GPU环境,并提供了解决可能遇到的cudnn库文件找不到错误的具体步骤。
200 3
|
2月前
|
持续交付 测试技术 jenkins
JSF 邂逅持续集成,紧跟技术热点潮流,开启高效开发之旅,引发开发者强烈情感共鸣
【8月更文挑战第31天】在快速发展的软件开发领域,JavaServer Faces(JSF)这一强大的Java Web应用框架与持续集成(CI)结合,可显著提升开发效率及软件质量。持续集成通过频繁的代码集成及自动化构建测试,实现快速反馈、高质量代码、加强团队协作及简化部署流程。以Jenkins为例,配合Maven或Gradle,可轻松搭建JSF项目的CI环境,通过JUnit和Selenium编写自动化测试,确保每次构建的稳定性和正确性。
44 0
|
2月前
|
UED 存储 数据管理
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧:从网络检测到本地存储同步,全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
【8月更文挑战第31天】处理离线状态下的用户体验是现代应用开发的关键。本文通过在线笔记应用案例,介绍如何使用 Uno Platform 优雅地应对离线状态。首先,利用 `NetworkInformation` 类检测网络状态;其次,使用 SQLite 实现离线存储;然后,在网络恢复时同步数据;最后,通过 UI 反馈提升用户体验。
47 0
|
2月前
|
自然语言处理 C# 开发者
Uno Platform多语言开发秘籍大公开:轻松驾驭全球用户,一键切换语言,让你的应用成为跨文化交流的桥梁!
【8月更文挑战第31天】Uno Platform 是一个强大的开源框架,允许使用 C# 和 XAML 构建跨平台的原生移动、Web 和桌面应用程序。本文详细介绍如何通过 Uno Platform 创建多语言应用,包括准备工作、设置多语言资源、XAML 中引用资源、C# 中加载资源以及处理语言更改。通过简单的步骤和示例代码,帮助开发者轻松实现应用的国际化。
30 0
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 Python
【Mac 系统】解决VSCode用Conda成功安装TensorFlow但程序报错显示红色波浪线Unable to import ‘tensorflow‘ pylint(import-error)
本文解决在Mac系统上使用VSCode时遇到的TensorFlow无法导入问题,原因是Python解析器未正确设置为Conda环境下的版本。通过在VSCode左下角选择正确的Python解析器,即可解决import TensorFlow时报错和显示红色波浪线的问题。
71 9
|
2月前
|
并行计算 TensorFlow 算法框架/工具
Window安装TensorFlow-GPU版本
Window安装TensorFlow-GPU版本
38 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】TensorFlow简介,应用场景,使用方法以及项目实践及案例分析,附带源代码
TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习库,广泛用于各种复杂的数学计算,特别是涉及深度学习的计算。它提供了丰富的工具和资源,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心是计算图(Computation Graph),这是一种用于表示计算流程的图结构,由节点(代表操作)和边(代表数据流)组成。
46 0
|
3月前
|
Linux TensorFlow 算法框架/工具
安装GPU版本的TensorFlow
【7月更文挑战第3天】安装GPU版本的TensorFlow。
128 1
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 Python
最新版tensorflow安装教程,pip安装+手动安装
最新版tensorflow安装教程,pip安装+手动安装
90 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
构建高效的机器学习模型:基于Python和TensorFlow的实践
构建高效的机器学习模型:基于Python和TensorFlow的实践
69 0
下一篇
无影云桌面