Это краткое руководство по настройке виртуальной среды Anaconda с Tensorflow для Jupyter.

Сначала нам нужно настроить виртуальную среду на нашей машине. Почему? Потому что мы можем захотеть поэкспериментировать с разными версиями Python и его модулей, и мы не хотим переустанавливать его каждый раз, когда нам нужна новая версия. Так что лучше всего установить Anaconda (или Miniconda, если вы хотите, чтобы все было аккуратно, как я =). Anaconda — это не только среда, но и менеджер пакетов, по сути, Anaconda = Virtualenv + pip. Основное различие между Anaconda и Miniconda заключается в том, что первая устанавливает около 150 пакетов и требует 3 ГБ места на вашем диске. Miniconda дает вам только самый минимум для начала работы с системой управления пакетами Conda. Итак, для установки Miniconda нам нужно следовать инструкции с официального сайта, для Mac это будет:

  1. Скачать Miniconda3 MacOSX 64-bit bash
  2. Запустить в терминале
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

3. Нажмите Enter и прочитайте лицензионное соглашение.

4. Введите «да», чтобы принять

5. И снова нажмите Enter, чтобы подтвердить местоположение по умолчанию.

6. Введите «yes» еще раз, чтобы инициализировать Miniconda, и все готово.

Теперь нам нужно создать виртуальную среду для Jupyter, которая сильно облегчит нам жизнь (поверьте =), поэтому для создания новой среды:

  1. Перезапустите терминал или просто откройте новое окно (старое выдаст вам «conda: команда не найдена»), так как при первом открытии такой команды не было.
  2. Введите терминал
conda create --name jupyter

Примечание: вы можете использовать любое имя, просто постарайтесь быть более описательным, чтобы не запутаться с виртуальными средами, когда их будет дюжина.

2. Введите «y», чтобы подтвердить пакеты

3. Запустите среду, запустив

conda activate jupyter

4. Установите Jupyter с помощью диспетчера пакетов Conda.

conda install jupyter

5. Запустите блокнот Jupyter (откроется новое окно браузера).

jupyter notebook

Примечание. по умолчанию все новые блокноты будут создаваться в папке, из которой вы запустили эту команду, поэтому вы можете захотеть перейти в другое место перед ее запуском.

И последним шагом будет создание виртуальной среды для наших экспериментов с AI/ML:

  1. Откройте новое окно терминала (оставьте терминал с работающей средой jupyter)
  2. Создать новую среду
conda create --name dev

3. Активируйте его

conda activate dev

4. И установить тензорный поток

conda install tensorflow

Примечание: вы можете получить сообщение об ошибке, если версия вашей среды Python выше 3.7, поскольку Conda не предоставляет вам последний пакет tensorflow, который может работать на 3.8. В этом случае вы можете установить тензорный поток, используя pip:

pip install tensorflow

или создайте среду, явно указав нужную версию Python:

conda create --name dev python=3.7

чтобы проверить версию Python внутри среды, которую вы можете запустить

python --version

и получить версию пакета Conda

conda search tensorflow

5. Теперь нам нужно добавить это окружение в Jupyer:

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --name=development --display-name ‘Python 3.7.7 + tensorflow 2.0.0’

Примечание. имя не обязательно должно совпадать с именем нашей среды conda, но должно быть уникальным, поскольку оно будет использоваться Jupyter в качестве идентификатора ядра.

6. Теперь, если вы обновите страницу Juputer в браузере, вы увидите, что можете запускать ноутбуки в среде разработки.

Итак, все готово и мы готовы повеселиться =)

Пара полезных команд, которые могут вам понадобиться

Юпитер

Показать все ядра

jupyter kernelspec list

Удалить ядро

jupyter kernelspec uninstall dev

Конда

Показать все среды

conda env list

Удалить среду

conda env remove — name bio-env