vscode的jupyter识别不到已经安装的python vscode里面jupyter如何安装

安装Anaconda和Jupyter的过程和遇到的问题

1.安装Anaconda

• 官网下载（Anaconda | Individual Edition）

• 开始安装

• 这里面选择第一个（just Me）就可以了，因为我们一般都只会使用一个账户（当然有需要的也可以选择第二个，这里是无妨碍的），点击“Next”：

• 单击图中的“Browse”，选择文件的安装位置（一般不提倡安装在c盘）

• 这里建议第二个选项不要打钩（因为我们有可能平时使用的是默认的python.exe，这样会产生冲突），在需要的时候我们可以在pycharm中找到文件的安装位置进行添加即可，单击“Install”，之后便可进行安装，然后等待安装完成。

 

2.VScode安装失败

• 解决办法：在anaconda目录下，找到vscode_inst.py文档，第110行原为：
  VSCODE_ENDPOINT = 'https://vscode-update.azurewebsites.net/api/update/{}/stable/version'.format(VSCODE_SUBDIR) # NOQA
  修改为：
  VSCODE_ENDPOINT = 'https://update.code.visualstudio.com/api/update/{}/stable/version'.format(VSCODE_SUBDIR) # NOQA

3.测试

1.打开电脑的CMD命令行（使用WIN+R，输入cmd，点击ok），在其中输入Python，如果返回的信息如下图，则顺利完成了。

• 交互模式和编辑器是可以实时展现输入代码的运行结果，但是无法保存我们编写的代码。
• Python交互式的符号 >>>
  输入exit()+enter就可以退出python

4.建立Tensorflow的Anaconda虚拟环境

• 1.打开anaconda prompt 。

• 使用conda info -e 或conda envs list

conda info -e
conda envs list

 

• 创建虚拟环境

conda create --name 你虚拟环境的名字 python==你的python版本
conda create --name tensorflow2.0 python==3.7

• 在使用 conda info -e 或 conda env list查看相关虚拟环境

conda info -e
 conda env list

• 激活虚拟环境并安装相关tensorflow版本
  激活虚拟环境：conda activate tensorflow2.0

conda activate tensorflow2.0 -i https://pypi.douban.com/simple

• 安装tensorflow版本：
  

 

• 退出tensorflow2.0的虚拟环境

conda deactivate tensorflow2.0

5.Anaconda总结（错误演示）

1.

一开始我需要的版本是tensorflowpython是1.0，python=3.5(成功)

下面创建虚拟环境

conda creat --name tensorFlow python=3.5

激活环境（

conda activate tensorFlow

出现需要更新 pip

更新成功

python -m pip install --upgrade pip -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

查看已经安装的包

conda list

发现python3.5已经停止了 就想换python3.7版本

conda install python==3.7

因为在pycharm 出现问题 报错

之后卸载 先卸载tensorflow 再卸载keras

pip uninstall tensorflow

pip uninstall keras

再重新安装tensorflow,keras

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow==1.15.0

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ keras

总结：下载tensorflow的版本和python的版本很重要。

2.在pycharm里出现的问题

（1）解决ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 错误

解决方式

• 把之前的模型删除即可（如果有之前备份的模型放进去也可以）。
• 有可能是numpy版本太低了，更新numpy版本
  查看numpy的当前版本

conda list numpy
或
pip show numpy

• 更新numpy版本

pip install --upgrade numpy
或
pip  install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade numpy

 

6.pycharm中使用Anaconda 部署python环境

打开pycharm的setting

这里是添加我们的Anaconda里面我们所需的项目的python.exe。

PS：我们新建的虚拟环境的，根据不同的项目选择不同的文件夹里面的python.exe。

7.jupyter 使用虚拟环境

1.打开Anaconda Prompt，输入如下命令激活自己的虚拟环境；

安装ipykernel，并执行如下命令。

activate tensorflow
pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name xxx --display-name "xxxnotebook"

2.修改工作区

• 打开window+R,打开CMD
• 输入jupyter notebook -generate-config 回车

jupyter notebook --generate-config

• 查看此文件地址
• 打开地址找到jupyter_notebook.py文件

找到“ c.NotebookApp.notebook_dir = '' ”这一行

修改后面引号的地址，添加自己的路径也就是例如’D:\test‘,保存此文件。

• 打开jupyter Notebook快捷方式的属性，删除默认路径（%USERPROFILE%。
  再加入自己的修改后的路径。（借用人家图！）

 

• 点击应用并确定。
• 运行Anaconda Prompt,输入juypter notebook