今天嘗試了一下?lián)f最好用的編譯器Jupyter Lab，安裝期間遇到了很多問題，以此為記錄。
1.安裝jupyter lab
jupyter lab的安裝總體來說還是簡單：
- 在base環(huán)境輸入：
conda install jupyterlab.當(dāng)然也不是必須在base環(huán)境，只是如果安裝在其他虛擬環(huán)境的話，啟動時(shí)需要切換到對應(yīng)的環(huán)境再輸入jupyter lab啟動，比較麻煩。
- 安裝完成后再輸入
jupyter lab --generate-config生成配置文件，生成的配置文件是C:\Users\用戶名.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件?？梢栽诶锩鎸upyter的設(shè)置進(jìn)行更改，我目前只將c.NotebookApp.notebook_dir更改為我想要的目錄，改完別忘了去掉注釋和保存。
- 此時(shí)在base環(huán)境輸入
jupyter lab就會從瀏覽器自動打開編譯器，不過此時(shí)只能識別到base環(huán)境中的python，下一步介紹如何添加虛擬環(huán)境中的python到j(luò)upyter lab中。
- 在想要添加到j(luò)upyter lab的虛擬環(huán)境下輸入
conda install nb_conda,安裝好后再輸入python -m ipykernel install --user --name 'env名' --display-name "展示名"，重啟jupyter lab之后就能看到對應(yīng)虛擬環(huán)境下的python了。
- 完成以上步驟之后，還有一個(gè)比較奇葩的錯(cuò)誤，即已經(jīng)安裝號的包在import時(shí)也會找不到模塊，目前只有我遇到了，下面直接說解決辦法：
添加的虛擬環(huán)境中的包必須在nb_conda之后安裝?。。?/h2>
如果完成以上五步后導(dǎo)包正常，那么恭喜你，如果出現(xiàn)找不到模塊，就把報(bào)錯(cuò)信息里找不到的包重裝一遍即可。
如果安裝了tensorflow-gpu的版本，在pycharm和控制臺都能正常使用gpu，但就是在jupyter lab中無法找到cudart68_xx.dll，那么就把無法找到的文件(即cudartxx_xx.dll)的路徑添加到環(huán)境變量的path中去，哪些找不到就添加哪些。再重啟就行了。
還有一點(diǎn)，當(dāng)需要?jiǎng)h除已經(jīng)添加到j(luò)upyter lab中的虛擬環(huán)境時(shí)，最好先在要?jiǎng)h除的環(huán)境下將其移除jupyter lab，即在powershell中激活要?jiǎng)h除的環(huán)境后輸入jupyter kernelspec remove 虛擬環(huán)境名，然后再用conda remove -n 環(huán)境名 --all將其刪除。
到此這篇關(guān)于關(guān)于jupyter lab安裝及導(dǎo)入tensorflow找不到模塊的問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)jupyter lab安裝導(dǎo)入tensorflow內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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