又换电脑了，重新下载配置
一、aconda下载
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
conda channel的镜像设置（参考https://blog.csdn.net/weixin_39278265/article/details/84782550）
显示所有channel
conda config --show channels
二、添加可用的清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set show_channel_urls yes的意思是从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。
（3）输入conda config --show channels查看一下是否添加成功。
根据自己添加的镜像源显示，你添加了哪个，就显示哪个。
三、tensorflow 的安装
(1)win+r输入cmd，检查anaconda安装：在cmd输入 conda --version
（2）检测已经安装的环境：conda info --envs
这里如果没有新建其他环境的话，就只有一个默认的anaconda中的root环境。
（3）新建一个python3.5的环境，tensorflow：conda create --name tensorflow python=3.6
系统会自动选择分配一个python3.6.x的版本
（4）检查是否创建成功：conda info --envs
（5）激活新建的环境：activate tensorflow
注意一定要进入到tensorflow中，否则你会安装到其他环境中，导致无法使用。
（6）查询tensorflow的版本号
conda search tensorflow
（7）选择自己想安装的版本号。conda install tensorflaw=版本号
（如：conda install tensorflaw=2.0.0）然后回车，等待即可。
如果安装完之后出现了以下错误
Fatal Python error: Py_Initialize: can’t initialize sys standard streams LookupError: unknown encoding: 65001
可以在命令窗口输入即可 set PYTHONIOENCODING=UTF-8
4.检测tensorflow是否安装成功
（1）打开cmd，激活新建的环境（切换到tensorflow环境）：activate tensorflow
（2）进入python
（3）然后输入一个tensorflow版本1.5的测试代码：如果输出结果3，说明已经成功安装tensorflow。
import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.constant(1) b = tf.constant(2) print(sess.run(a+b))
tensorflow版本2.0的测试代码：
import tensorflow as tf #查看tensorflow版本 print(tf.__version__) print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) a = tf.constant(2.0) b = tf.constant(4.0) print(a + b)
四、问题与解决
1、报错：No module named ‘tensorflow’
参考：https://blog.csdn.net/qq_40305998/article/details/105677341
windows终端可以import tensorflow，jupyter不可以的解决办法
若不相同，则说明有问题。
在终端中输入：
jupyter kernelspec list
显示已经已添加的kernel
然后输入：
conda install pip conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name tensor
其中：
python -m ipykernel install --user --name “环境名称” --display-name “想要命名的Python名称”
再输入：
jupyter kernelspec list
可以看到多出一个kernel。
打开jupyter notebook，可以看到多出一个名为tensor的kernel。
新建tensor的notebook文件，就可以解决问题
也可以使用：
jupyter kernelspec remove tensorflow
删除创建的kernel。
其中
jupyter kernelspec remove <kernel_name>
再输入：
jupyter kernelspec list
打开jupyter，创建的Python已被删除。
2、Kernel does not exist
参考https://blog.csdn.net/Julse/article/details/102555574
在pycharm的terminal终端中，首次启动jupyter notebook，成功。中断之后重启，运行cell的时候找不到kernels，系统报错如下
(topvenv)..../feature190919>jupyter notebook [I 11:11:59.261 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: ..../feature190919 [I 11:11:59.261 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: [I 11:11:59.261 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=... [I 11:11:59.262 NotebookApp] or http://127.0.0.1:8888/?token=... [I 11:11:59.262 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [W 11:15:08.362 NotebookApp] No session ID specified [W 11:15:08.362 NotebookApp] 404 GET /api/kernels/96b59d42-d81e-471c-8ef9-63a61a963a16/channels (127.0.0.1): Kernel does not exist: 96b59d42-d81e-471c-8ef9-63a61a963a16 [W 11:15:08.369 NotebookApp] 404 GET /api/kernels/96b59d42-d81e-471c-8ef9-63a61a963a16/channels (127.0.0.1) 9.02ms referer=None [I 11:21:39.267 NotebookApp] Interrupted... [I 11:21:39.268 NotebookApp] Shutting down 0 kernels
解决方案（失败）：
找到这个runtime目录，全部清空，重启jupyter就可以了（注意APPData为隐藏的文件夹）
下面是我对这个错误的分析和解决思路
我直接把token的参数填了密码导致了本次错误
观察该目录，一启动jupyter notebook就生成了这三个文件
用记事本打开nbserver-2280.json文件，会发现123456并没有进入到password字段中，而是被放入到了token字段。这个时候在pycharm中点击
这时候会重新提示输入密码
输入密码之后保存就对了。
在cmd窗口中通过pip install jupyter安装成功之后，运行jupyter notebook，运行代码，发现代码左侧In [ ]变成了In [*]，发现在cmd窗口中报错如下：
3、KernelRestarter: restart failed，内核重启失败
在这个上面还有一大段报错，大概意思就是在不断尝试重启内核，看报错，主要是KernelRestarter: restart failed，内核重启失败
解决方案（成功）：
pip install --upgrade ipykernel
将其升级即可正常运行，虽然它会提示你prompt-toolkit的版本应该在1.0到2.0之间，但是这并不影响jupyter notebook的运行，在升级过程中，主要更新的模块就是prompt_toolkit，看来是因为这个模块的版本过低导致
参考：https://blog.csdn.net/weixin_40820983/article/details/102798873
因为需要升级某些包的版本，用 pip install --upgrade ***命令更新，但出现无法卸载的情况：
ERROR: Cannot uninstall ‘scikit-learn’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
有的回答说用
pip install --ignore-installed ipykernel
但是旧版本还在，会有其他问题出现。
其实只要找到你的python中的安装包，删除所有与它相关的文件即可。（所有名字里含有该模块的文件都要删完）
例如在文件夹 ：anaconda\Lib\site-package
D:\Program\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages
参考：https://blog.csdn.net/qq_45371443/article/details/119008541
conda install tensorflow-estimator==2.0.0
然后重新安装，成功！！！
pip install --ignore-installed ipykernel
成功了啊啊啊啊啊
