深度学习使用Anaconda打开Jupyter Notebook编码

新手入门深度学习使用Anaconda打开Jupyter Notebook编码

1. 安装Anaconda

第一种是Anaconda官网下载安装包,但是很慢,不太建议

第二种使用国内清华大学镜像源下载

选择适合自己电脑的版本,支持windows,linux系统

下载完之后自行安装,一直点next,下一步就行,安装目录如果需要修改自行修改

2. 安装虚拟环境

Anaconda安装结束之后会有多个应用软件

我这个是安装过环境之后产生了一些新的,Anaconda Navigator就是Anaconda的客户端,类似于打开之后应用软件的界面,作为计算机的人,更常用终端Anaconda Prompt,直接点击这个打开conda的终端操作。

打开之后默认打开当前用户目录,目录前面的(base)表示conda的默认环境,我们可以自行安装新的虚拟环境,每个虚拟环境之间互不影响,类似虚拟机,一个环境坏了,可以切换另一个

由于conda是国外的产品,直接用默认镜像安装包速度很慢,建议添加国内的镜像源,网上也有很多国内镜像

xml 复制代码
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show channels

添加完国内镜像源就可以开始创建虚拟环境了

创建虚拟环境名称为python39,python版本是3.9,按照个人需求安装python版本,名称自定义

bash 复制代码
conda create -n python39 python=3.9

看到上面一大串之后,会提示Proceed([y]/n)?输入y然后回车就行,等待安装基础包结束,这个虚拟环境就创建好了

3. 安装相应包

在使用这个虚拟环境之前需要先激活这个虚拟环境(进入虚拟环境),activate 环境名称(也就是创建的名称)

bash 复制代码
activate python39

提示:如果需要切换环境就先退出该环境,我就不再演示,这里给执行命令,可以自行操作

bash 复制代码
deactivate

激活环境之后路径前面的(base)会变成(python39),也就是创建的环境名称

进入虚拟环境之后,安装需要的包,这里演示安装jupyter和notebook包(如果想使用jupyter,必须安装这两个包),安装其他包类似,输入命令之后,等待安装结束就可以了

bash 复制代码
pip install jupyter notebook

如果需要安装其他包自行安装

4. 在目录中打开jupyter notebook

首先进入到你想要保存文件的目录中然后输入命令打开jupyter notebook就会自动在浏览器中打开jupyer

bash 复制代码
jupyter notebook

等几秒钟就会在浏览器中打开对应目录下的文件

5. 创建文件,编写代码,运行调试

双击进入的对应文件夹内,或者直接new新建文件夹或者文件都可以

点击Python3(ipykernel)默认创建python的conda文件

创建文件之后会打开新的页面,然后在每一行中输入代码,或者相应的注解,选定一行之后手动点击运行或者快捷键Shift+Enter就会执行当前选中行。

提示:jupyter的代码运行行和顺序有关,和页面中的上下行之间无关,每行前面有一个数字表示运行的顺序。就讲到这里吧

相关推荐
风象南40 分钟前
普通人用AI加持赚到的第一个100块
人工智能·后端
牛奶1 小时前
2026年大模型怎么选?前端人实用对比
前端·人工智能·ai编程
牛奶1 小时前
前端人为什么要学AI?
前端·人工智能·ai编程
罗西的思考4 小时前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
冬奇Lab5 小时前
OpenClaw 源码精读(2):Channel & Routing——一条消息如何找到它的 Agent?
人工智能·开源·源码阅读
冬奇Lab5 小时前
一天一个开源项目(第38篇):Claude Code Telegram - 用 Telegram 远程用 Claude Code,随时随地聊项目
人工智能·开源·资讯
格砸6 小时前
从入门到辞职|从ChatGPT到OpenClaw,跟上智能时代的进化
前端·人工智能·后端
可观测性用观测云6 小时前
可观测性 4.0:教系统如何思考
人工智能
sunny8656 小时前
Claude Code 跨会话上下文恢复:从 8 次纠正到 0 次的工程实践
人工智能·开源·github
小笼包包仔7 小时前
OpenClaw 多Agent软件开发最佳实践指南
人工智能