使用Anaconda环境时Jupyter无法找到Tensorflow的问题求助

我刚花了好几个小时啃完Jupyter找不到TensorFlow的坑，跟你遇到的状况完全对上——弹出“Tensorflow module not found”和“Pip installing required packages”的提示，查了才发现TensorFlow根本不在默认的/home/jek/.local/python2.7/site-packages目录里。毕竟用Anaconda管理环境的话，每个环境都是完全独立的，默认环境和Jupyter调用的环境大概率不匹配，下面是我一步步解决的过程：

• 第一步：创建独立的Anaconda环境
  先建一个专门的环境（我取名叫tf-env，你可以随便改），记得指定和TensorFlow版本兼容的Python版本（比如Python 3.8适配大部分TensorFlow 2.x版本）：

  conda create -n tf-env python=3.8
  

  创建完激活这个环境：

  conda activate tf-env
  

• 第二步：在新环境里安装TensorFlow和Jupyter
  一定要在激活的环境里操作！不然包又会装到默认的Python 2.7目录里去：
  用pip安装的话：

  pip install tensorflow
  pip install jupyter
  

  偏好conda安装的话也可以：

  conda install tensorflow jupyter
  

• 第三步：让Jupyter识别这个新环境
  这是最容易漏掉的关键一步！很多人装完环境就直接开Jupyter，结果还是用默认内核。在激活的tf-env环境里先装ipykernel：

  pip install ipykernel
  

  然后把这个环境添加到Jupyter的内核列表：

  python -m ipykernel install --user --name tf-env --display-name "Python (tf-env)"
  

• 第四步：验证是否解决问题
  启动Jupyter：

  jupyter notebook
  

  新建Notebook的时候，选择刚才添加的Python (tf-env)内核，然后运行测试代码：

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)
  

  要是能正常输出版本号，就说明问题搞定了！

其实之前的核心问题就是Jupyter默认调用的是系统的Python 2.7环境，而你要么没把TensorFlow装对环境，要么装了但Jupyter没识别到。Anaconda的环境隔离虽然方便，但一定要确保TensorFlow和Jupyter在同一个环境里，不然就会出现模块找不到的尴尬情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack Hales