在 Azure DSVM 上创建和使用自定义 Anaconda 环境

Posted 2023-02-16

【中文标题】在 Azure DSVM 上创建和使用自定义 Anaconda 环境

【英文标题】：Creating and using a custom Anaconda environment on Azure DSVM

【发布时间】：2019-02-04 17:54:30

【问题描述】：

我想在 Azure Linux 数据科学虚拟机 (DSVM) 上使用具有特定库（Keras、TensorFlow）的特定 Python 环境将我的一些本地工作迁移到云端。

我使用 Keras v2.1.6 在终端中创建了环境。另外，我可以在 Jupyter 环境中看到环境。但是，当我将内核切换到新环境并运行时：

import keras
keras.__version__
# output: 2.1.2.

这应该是 2.1.6。

任何帮助将不胜感激！

【参考方案1】：

我解决了这个问题。以下是在 DSVM 中使用自定义环境或使用特定版本库的正确步骤：

1。创建新环境

在 DSVM 中，单击“新建->终端”。运行以下命令：

conda create -n myenv python=3.5 keras=2.1.6 

注意：您可以替换任何语言或添加其他库。说明在Anaconda docs - Creating Environments。

2。激活Env，安装必要的库。

从终端：

source activate myenv
pip install ipykernel

IPython Kernel 是允许 Jupyter 在新环境中执行代码所必需的。如果不执行此步骤，您将在 Jupyter UI 中看到您的环境，但它不会连接和使用您的环境。

将环境暴露给 Jupyter

运行以下命令向 Jupyter 公开您的新环境 (myenv) 并使用显示名称 Python (myenv)：

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

就是这样！

验证您的环境

在 Jupyter 中刷新浏览器，单击“新建 -> Python (myenv)”。您可以通过以下方式验证您使用的库版本是否正确：

import keras
keras.__version__