通过 Anaconda 在 Jupyter 里运行 Tensorflow 及可视化

这里是通过 Anaconda 在 Jupyter 的 Tensorflow 中实现 Hello World 的完整步骤：

1. 下载并安装 Anaconda3-4.2.0

2. TensorFlow 安装说明 on windows：

create -n tensorflow python = 3.5 
activate tensorflow 
conda install -c conda-forge tensorflow
​

3. 安装 ipykernel

conda install notebook ipykernel
​

4. 命令行启动 Jupyter：

jupyter notebook
​

或者打开 Anaconda Navigator > Environments > tensorflow，左键点击 ▶️ ，选择 Open with jupyter notebook。

会自动弹出一个命令行窗口，启动成功后会试图在浏览器打开；如果未打开，需要在命令行窗口中复制本地地址到浏览器当中。

5. 创建一个 notebook，并输出 Hello World：

import tensorflow as tf 
hello = tf.constant('Hello，TensorFlow！')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
​

如果输出了“Hello，TensorFlow！” 表示 jupyter 和 tensorflow 集成好了。

ps: 如果启动 notebook 时控制台输出异常，提示:

attributeerror: 'dict' object has no attribute 'split'
​

执行下面指令

pip install git+https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda.git@d488d9e --upgrade
​

下面利用 jupyter notebook 图形表达能力，在 WEB IDE 编写 tensorflow 代码显示散点图。

新建 py 文件

测试代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
#表示直接在浏览器中显示matplotlib图表  
%matplotlib inline   
  
a = tf.random_normal([2,20]) #定义2x20的随机数矩阵  
sess = tf.Session()  #启动一个tensorflow会话  
out = sess.run(a)    # 用在sess会话里执行a，结果放out里  
x, y = out                 
  
plt.scatter(x, y)    #用pyplot创建一系列散列点，坐标为x和y  
plt.show()  
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效果：

在安装过程中遇到个坑，Anaconda3-4.3.0 以后版本默认安装的是 Python3.6，但是 TensorFlow 目前还不支持 Python3.6,。所以在安装 Anaconda 时把默认 Python3.6 勾选去掉，安装 Anaconda 完成后，通过 Anaconda Navigator 界面来安装 Python3.5。