conda命令
# 安裝nb_conda外掛程式
conda install nb_conda
# 啟用對應環境
activate env_name
# 安裝ipykernel
pip install ipykernel
# 將環境新增到ipython的kernel中
python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name env_name
# 檢視jupyter notebook設定的所有kernel：
jupyter kernelspec list
# 刪除kernel：
jupyter kernelspec remove evn_name
# 檢視envs
conda env list
conda info -e
# 建立env
conda create --name env_name python=3.6
# 複製建立env
conda create -n env_name --clone base
# 刪除env
conda remove --name env_name --all
# 進入指定env
conda activate env_name
# 退出指定env
conda deactivate
#匯出env配置檔案
conda env create -f env_name.yaml
# 從env配置檔案建立env
conda env create --name env_name --file env_name.yaml
conda list # 檢視已經安裝的包
conda update conda # 公升級conda自身
conda search package_name # 查詢某個包
conda install package_name # 安裝新包
conda install -n test package_name # 將包安裝到指定環境
conda update --all # 更新所有包
conda update package_name # 公升級包
conda remove package_name # 移除包
conda remove -n test package_name # 從指定環境中移除包
conda config --add channels
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes
# 檢視當前的源倉庫位址。
conda config --show channels
import tensorflow as tf
with tf.device(
'/cpu:0'):
a = tf.constant(
[1.0
,2.0
,3.0
], shape=[3
], name=
'a')
b = tf.constant(
[1.0
,2.0
,3.0
], shape=[3
], name=
'b')
with tf.device(
'/gpu:1'):
c = a + b
# 注意：allow_soft_placement=true表明：計算裝置可自行選擇，如果沒有這個引數，會報錯。
# 因為不是所有的操作都可以被放在gpu上，如果強行將無法放在gpu上的操作指定到gpu上，將會報錯。
sess = tf.session(config=tf.configproto(allow_soft_placement=
true
, log_device_placement=
true))
# sess = tf.session(config=tf.configproto(log_device_placement=true))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print
(sess.run(c)
)
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