jupyter notebook 添加 Tensorflow2.0 的conda 环境

为了令 Tensorflow2.0 的环境与原来的环境分隔开，需要单独创建一个 conda 环境来管理，但是新的环境一般总是无法打开 Jupyter notebook，为此，我们需要重新创建一个 kenel：

• 首先，打开 Anaconda，创建一个新的环境，比如我创建了 tensorflow2 用来安装 Tensorflow2.0-alpha 版。
• 其次，在 base 与 tensorflow2 环境下均安装 ipykernel：

conda install ipykernel

• 接着，在 tensorflow2 环境写入 notebook 的 kernel 中：python -m ipykernel install --name 环境名 --display-name "展示名"(亦可添加用户环境 --user)，即：

python -m ipykernel install --user --name tensorflow2 --display-name "tensorflow 2"

这样你便可以拥有两个互不干扰的 jupyter 环境！

福利：

1. 你也可以参考修改Anaconda中 的 Jupyter Notebook 默认工作路径 来修改默认工作路径。（主要是通过 jupyter notebook --generate-config 创建配置文件，然后修改：c.NotebookApp.notebook_dir）
2. tensorflow 2.0 的 gpu 版的安装：

 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

如果安装不了，可以试试下载 .whl: https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.0.0a0/#files

再使用 pip 安装。

最终的效果图：

上图可以看到，可以直接利用 Jupyter Notebook 直接创建不同环境的 .ipynb。

由于 Windows 10 的 PowerShell 不支持 conda 的环境切换，我们可以做如下操作：

打开 PS 后，先切换到你的工作目录，之后运行 cmd 进入 CMD，接着激活你要使用的环境，比如 tf2（tensorflow2），最后再运行 jupyter notebook 便可。