在ubuntu服务器中搭建jupyter notebook,并安装numpy,scipy, matplotlibm, pandas, sklearn///tensorflow
Posted 桂月二四
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了在ubuntu服务器中搭建jupyter notebook,并安装numpy,scipy, matplotlibm, pandas, sklearn///tensorflow相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.利用miniconda 安装jupyter notebook
教程链接
精简版:
1.1安装miniconda
转到 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 选择最新的Miniconda右键复制最新的
然后使用 Wget 命令获取最新的.sh 文件
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh
运行
sh Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh
然后就无脑按Enter
它会在你目前的目录安装
然后执行,进行初始化:
conda init
重启ssh链接,出现(base) 即为成功
1.2 安装jupyter notebook
依次执行四条命令,第三条命令为设置密码
conda install jupyter notebook
jupyter notebook --generate-config
jupyter notebook password
cd ~/.jupyter/
编辑jupyter_notebook_config.py
vim jupyter_notebook_config.py
加入下列语句
# Set options for ip, and toggle off
# browser auto-opening
# Set ip to '*' to bind on all interfaces (ips) for the public server
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
# It is a good idea to set a known, fixed port for server access
c.NotebookApp.port = 7000#按照自己的喜好设置端口,保证不冲突即可
不要忘了在云端打开端口(这里是腾讯云)
输入命令启动jupyter notebook
jupyter-notebook --allow-root
在浏览器中输入ip:端口 即可
如
2.安装numpy,scipy, matplotlibm, pandas, sklearn
按照上述教程安装完成后,如果发现安装的numpy等都无法使用。可能是安装的路径没有添加到sys.path中。
解决方法
3.安装tensorflow
由于目前的tensorflow不能能在python3.8的环境中运行,为了不删除原来的python,我们一般需要一个虚拟环境。
这里使用conda,我们需要先安装一个anaconda
安装anaconda教程链接
本人在装这个东西的时候,其实有很多疑问,分不清anaconda,miniconda,conda之间的区别。区分链接
然后参照这个教程就可以完成安装了。教程链接
但是在参照上述教程之后,本人还是遇到一个问题。import tensorflow的时候出错,是因为numpy的版本过高。 解决方法
这样,在虚拟环境中就成功安装了anaconda了!
不过还有一个问题,就是jupyter nodebook调用的默认是base中的python,也就是说,使用jupyter nodebook无法使用tensorflow。所以我们需要把虚拟环境加入jupyter nodebook解决方法
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