jupyter notebook怎么调用tensorflow

在Jupyter Notebook中安装TensorFlow的具体步骤，请参考以下步骤： 1. 首先，安装Python，可以使用anaconda来安装Python及其相关环境。 2. 在Python环境中安装TensorFlow，可以使用pip命令行工具来完成，例如：pip install tensorflow。 3. 确保在Jupyter Notebook中选择正确的Python环境。 4. 在Jupyter Notebook中调用TensorFlow库并开始使用。

### 安装 TensorFlow 的方法 要在 Jupyter Notebook 中成功安装并使用 TensorFlow，可以按照以下方式操作： #### 创建 Conda 虚拟环境 创建一个新的虚拟环境以隔离依赖项。推荐使用 Python 3.7 或更高版本作为基础。 ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.8 ``` 激活该虚拟环境后，继续安装必要的组件[^4]。 ```bash conda activate tensorflow_env ``` #### 安装 CUDA 和 cuDNN 工具包（适用于 GPU 版本） 如果计划使用 GPU 加速，则需安装兼容的 `cudatoolkit` 和 `cudnn` 库。根据 TensorFlow 官方文档中的版本对应关系选择合适的工具包版本[^1]。 ```bash conda install cudatoolkit=10.1.243 conda install cudnn=7.6.5 ``` 随后通过 pip 命令完成 TensorFlow-GPU 的安装。 ```bash pip install tensorflow-gpu==2.2.0 ``` 对于仅需要 CPU 支持的情况，可跳过上述步骤而直接执行如下命令来安装标准版 TensorFlow。 ```bash pip install tensorflow==2.2.0 ``` #### 配置 Jupyter Notebook 使用虚拟环境 为了让 Jupyter Notebook 认识到新建立的虚拟环境及其内部安装好的库文件，还需要额外配置 nb_conda 插件[^2]。 首先，在已激活的目标环境中安装插件： ```bash conda install nb_conda ``` 之后重新启动 Jupyter Notebook 即可在界面选项中看到新增加的支持特定版本 Python 解释器的 Kernel 列表条目[^3]。 至此，您应该能够在基于此定制化设置下的 Jupyter Notebook 实例里顺利加载和调用最新稳定发行版的 TensorFlow 功能模块了！ ### 示例代码验证安装是否成功 尝试运行下面这段简单的测试程序确认一切正常工作无误: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test) ```