用 conda 安装 jupyter-themes: 修改 jupyter notebook 的主题

Posted 2023-04-24

参考技术A 若jupyter notebook是conda安装，却用安装pip安装jupyterthemes，会出现多种依赖不匹配，最终如下装一圈依赖，才能安装成功

以下是各个依赖不匹配的详解：

执行 pip install jupyterthemes 时报错

这是因为，上述操作中pip自动更新了notebook，但这个notebook是用conda而非pip装的，故依赖项terminado不对

解决方法：

而后可正常安装

执行 jupyter notebook ，报错

这是由于 jupyterthemes 依赖的 libsodium 没有更新

解决办法：

运行notebook时，用浏览器成功打开notebook的目录网页，但无法打开/新建python3 的 notebook文件，命令行下报错

这是因为，这是由于 jupyterthemes 依赖的 nbconvert 没有更新

解决办法：

然后将 $USER/.local/bin 添加到PATH，即可实现上述运行

运行notebook时，用浏览器成功打开notebook的目录网页，能成功打开/新建python3 的 notebook文件，但点运行，迟迟不运行，命令行下报错

这是因为，这是由于 jupyterthemes 依赖的 ipykernel 没有更新

解决办法：

https://github.com/dunovank/jupyter-themes

【内容引起舒适】让你的Jupyter Notebook不再辣眼睛

conda安装tensorflow总结

创建conda环境

conda create --name yourEnv python=3.7

安装cuda，cudnn

• 版本对应图
  

• 先安装对应版本cudatoolkit
  conda install cudatoolkit=

• 再安装cudnn
  conda install cudnn=
  如果conda或pip源里没有tensorflow对应版本的cudnn，直接不指定版本安装cudnn

安装tensorflow

• 然后用conda或者pip安装CPU或GPU版本的tensorfolw，在2.0版本后GPU与CPU版本合成一个不再区分直接安装tensorflow
  pip install tensorflow==1.15 # CPU
pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU

测试

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_availale()

输出true则安装了gpu版本

安装其他依赖

删除conda环境

如果安装失败，解决失败。直接删除环境重新安装
conda remove -n yourEnv --all