写这篇博客的目的是为了帮助想要使用jupyter notebook导入tensorflow的朋友避开一个大坑！
问题描述：我在安装anaconda3，以及tensorflow2.1成功后，想要使用jupyter notebook导入tensorflow，但是Import的时候就报错了！大概就是jupyter使用的kernel（内核）找不到tensorflow的包。
我对此的理解：
我刚开始打开的jupyter notebook的kernel(内核)指向的是anaconda base环境中的python.exe，但是我将tensorflow安装到了另一个环境中，这个环境使用的是另一个python.exe，因此jupyter notebook当然找不到tensorflow这个包！
答主环境：win10（64bit)，Anaconda3，tensorflow2.1
我尝试过很多方法，即网上搜索到的，如：
添加jupyter内核（kernel），一顿操作后，导致在Anaconda Prompt中无法进入tensorflow环境，甚至无法打开anaconda navigater以及jupyter notebook（闪退）
-----------------------------------------------------------------------------------------------------OK我们现在进入解决问题环节！
在安装好 Anaconda 以及 tensorflow 的基础上（网上有很多优秀教程，照做就好），保证你可以正常打开 Anaconda Navigater！！！（这点很重要）
如果无法正常打开Anaconda Navigater，万能方法：重新安装
打开Anaconda Navigater
点击切换到安装了tensorflow的环境（我这里是把tensorflow2.1安装到了名为tensorflow的环境里）
一般来说，一个新的环境，是没有安装jupyter notebook的，这也就是本博客所要讲述的关键所在，也是为什么我在安装了tensorflow却无法通过jupyter notebook导入的根本原因！！
那么解决的办法很简单，点击jupyter notebook下面的’install’ ，在新环境下安装它！（因为我已经安装好了，所以显示’launch’，没有安装的话就是’install’，可以参考我画的两个圈）
安装好后，点击’launch’ ，打开的jupyter notebook就可以导入tensorflow了！
写这篇博客的目的是为了帮助想要使用jupyter notebook导入tensorflow的朋友避开一个大坑！问题描述：我在安装anaconda3，以及tensorflow2.1成功后，想要使用jupyter notebook导入tensorflow，但是Import的时候就报错了！大概就是jupyter使用的kernel（内核）找不到tensorflow的包。我对此的理解：我刚开始打开的j...
pip install jupyter
2、在PyCharm中新建Jupyter Notebook文件
步骤：File-》New…-》Jupyter Notebook-》输入文件名
建好之后效果如下图所示，就是熟悉的Jupyter Notebook界面：
输入代码，点击绿色小三角运行代码。
1、安装Jupyter Notebook
pip install jupyter
2.打开Python Console
打开PyCharm，在界面的左下方点击进入Python Console，看到熟悉的Jupyter Noteb
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。
当我们在Jupyter Notebook中初次在程序中引入 import tensorflow as tf 时出现ModuleNotFoundError这时候就需要我们将tensorflow引入到Jupyter Notebook。
//先查...
遇到问题：
ubuntu 遇到鼠标变为十字 无法点击的问题
原因：我在终端输入python，然后输入import tensorflow as tf，然后打开jupyter notebook。鼠标根本就动不了！
参考https:...
让您从AWS lambda导入Tensorflow + Keras
这是什么？
这是一个lambda层，其中包括Tensorflow，Keras和Numpy。 您可以使用它来部署无服务器机器学习模型。
当您希望提供不经常访问的模型而又无需为永远在线的ec2实例付费时，Serverless尤其有用。
如果您是单个开发人员或小型组织，而您想要做的只是，那么如果您进行正确的设置，通常可以保持在自由层限制之内。
即使您更大，无服务器也带来了很多好处，例如透明扩展和几乎可以忽略硬件的能力。
问题是，某些软件包（如Tensorflow）最终难以使用。 此回购旨在缓解该问题。
如何使用？
从表中选择所需区域和Tensorflow版本的ARN（例如， arn:aws:lambda:us-west-2:347034527139:layer:tf_1_11_keras:1 ）
在AWS lambda管理控制台中，创建要在其中使用Tensorflow的新功能，或选择一个现有功能。
添加层提供层版本的ARN
将ARN粘
文章目录问题记录问题一：修改jupyter默认打开目录问题二：anaconda中jupyter无法import已安装的pandas模块问题问题三：在tensorflow中找不到to_categorical问题四：ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers’C盘爆满解决办法
这串代码是在参加疫情识别情绪大赛的时候看的网上大佬们的代码，AI小白在刚运行程序之初就遇到了很多问题，主要是导入一些包的问题，之前也遇到过很多类似问题，也就挨个百度解决一下，现在整理一下问题和解决方法。
import os
import sys
sys.pa
jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器，但是，由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的，而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件，更为重要的是，我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此，为了能够在jupyter notebook上实现：
使用jupyter notebook浏览技术文档；
将转换成.md格式的python代码在不用转换格式的情况下直接由jupyter notebook上打开并且运行代码;
更加方便的由jupyter notebo
启动带有本地配置文件的容器：
docker run --name loudml -p 8888:8888 -p 8077:8077 \
-v $(pwd)/config.yml:/etc/loudml/config.yml \
-d qxip/loudml:latest
可以选择通过ENV变量定义参数：
elastic: 127.0.0.1:9200
elastic_index: logstash-*
influx: 127.0.0.1:8086
influx_database: telegraf
您可以按照以下步骤在 Jupyter Notebook 中导入 TensorFlow：
1. 首先，确保已经安装了 TensorFlow。您可以在终端或命令提示符中运行以下命令进行安装：
pip install tensorflow
2. 打开 Jupyter Notebook。您可以在终端或命令提示符中运行以下命令：
jupyter notebook
3. 在 Jupyter Notebook 中创建一个新的 Python 笔记本。
4. 在新的笔记本中，使用以下代码导入 TensorFlow：
```python
import tensorflow as tf
5. 运行代码单元格以执行导入操作。
这样，您就可以在 Jupyter Notebook 中使用 TensorFlow 了。请注意，如果您在使用 conda 环境或其他虚拟环境时安装了 TensorFlow，则需要确保在正确的环境中打开 Jupyter Notebook，并且环境中已经安装了 TensorFlow。
