如何在Ubuntu16.04下通过配置Anaconda使Jupyter Notebook调用TensorFlow？

当然可以实现！你只需要把装有TensorFlow的Python环境和Anaconda管理的Jupyter Notebook关联起来就行，下面是两种靠谱的方案，你可以根据自己的需求选择：

方案一：创建自定义Jupyter内核（推荐，无版本冲突） #

这种方法会让Jupyter直接调用你装有TensorFlow的Python3.5解释器，避免版本兼容问题：

• 打开终端，先激活你的Anaconda环境（如果用的是base环境，直接运行这条命令）：

  source /home/serg/anaconda/bin/activate
  

• 确保Anaconda环境里安装了ipykernel（用来创建自定义内核）：

  conda install ipykernel -y
  

• 将你的Python3.5环境注册为Jupyter的内核：

  python3.5 -m ipykernel install --user --name tf_py35 --display-name "TensorFlow (Python3.5)"
  

  • --name是内核的内部标识名，你可以随便改；
  • --display-name是在Jupyter Notebook界面里显示的名字，方便你识别。

• 完成后，启动Anaconda的Jupyter Notebook：

  /home/serg/anaconda/bin/jupyter notebook
  

  新建Notebook时，就能看到"TensorFlow (Python3.5)"这个选项，选择它就能正常导入TensorFlow了。

方案二：临时/永久添加TensorFlow路径到Anaconda环境 #

如果不想创建新内核，也可以让Anaconda的Python解释器找到你的TensorFlow安装目录：

临时添加（单次有效） #

在Jupyter Notebook的代码单元格里先运行：

import sys
sys.path.append("/home/serg/.local/lib/python3.5/site-packages")
import tensorflow as tf
# 测试是否成功
print(tf.__version__)

永久添加（一劳永逸） #

• 找到Anaconda环境的site-packages目录，比如如果你的Anaconda用的是Python3.6，路径就是/home/serg/anaconda/lib/python3.6/site-packages；
• 在这个目录下创建一个.pth文件（比如tf_path.pth），把TensorFlow的安装路径写进去：

  echo "/home/serg/.local/lib/python3.5/site-packages" >> /home/serg/anaconda/lib/pythonX.X/site-packages/tf_path.pth
  

  注意把pythonX.X替换成你Anaconda环境实际的Python版本。

⚠️ 注意：如果Anaconda的Python版本和TensorFlow所在的Python3.5版本差异较大，可能会出现依赖兼容问题，所以更推荐方案一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sergey