![]() |
1
3
似乎您正在尝试使用来自基准Python的Jupyter安装,即在
解决这一问题的一种简单快捷的方法是在虚拟环境中额外安装Jupyter,即。
从内部
为了避免多个Jupyter安装(在每个虚拟环境中),一种更通用的方法是使用 Jupyter kernels ; 查看我的 detailed answer here 对于PySpark的情况,这很容易适应您的情况。 |
![]() |
2
3
可能是您的Jupyter笔记本正在寻找一条不同于您安装tensorflow的路径。您需要确保Jupyter通过正确的内核打开正确的Python。 解决此问题的一种方法是通过在终端中键入以下内容来安装nb\U conda:
然后可以运行Jupyter,在从新的下拉菜单中选择笔记本时,确保选择连接到所需内核的Python(包含所有库和依赖项(如tensorflow)的内核) |
![]() |
Chris · 如何捕获导入脚本功能的打印 3 年前 |
![]() |
Danijel · C中TensorFlow模型文件的路径? 3 年前 |
![]() |
Arya Anish · tensorflow安装中面临的问题 3 年前 |