1.安裝外掛，在非虛擬環境

conda install nb_conda
conda install ipykernel

2、安裝ipykernel包，在虛擬環境下安裝

在Windows使用下面命令:啟用環境並安裝外掛（這裡的 Keras 是我的環境名，安裝的時候換成自己的環境名即可）

activate keras
conda install ipykernel

在linux 使用下面的命令： 啟用環境並安裝外掛

source activate keras
conda install ipykernel

安裝後的效果圖如下：

至此即可以愉快地使用環境中的 Keras 和 pytorch 了

Keras 及tensorflow的測試截圖

pytorch測試截圖：

上述的測試同時也測試了 GPU，經測試：

tensorflow 有返回 GPU 資訊:

<tensorflow.python.client.session.Session at 0x2a3f4ec44a8>

pytorch GPU 測試返回 True

補充知識： 解決無法在jupyter notebook裡面引入tensorflow

環境：我在Ubuntu系統下安裝的anaconda3，然後並在裡面使用env安裝的tensorflow，之前安裝的jupyter notebook並不是在我的tensorflow環境下安裝的，所以你無法引入tensorflow。

這是我在安裝之前的展示的jupyter的結果：

很顯然，我的jupyter是anaconda自帶的，並不是tensorflow下面的jupyter，所以需要重新的安裝。

下面是安裝的命令：

conda install ipython
conda install jupyter

這樣你就安裝好了，可以再輸入上面的三行命令來檢視：

我輸入的第一行命令是因為我沒有配置環境，你只需要啟用你的tensorflow，然後就可以檢視你現在安裝的jupyter實在哪裡！

之後怎麼執行呢？

這樣你就可以開啟啦！

在裡面輸入import tensorflow as tf不報錯就是成功啦！

以上這篇jupyter notebook 呼叫環境中的Keras或者pytorch教程就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。