azure - 在 Azure DSVM 上创建和使用自定义 Anaconda 环境

Question

我想在 Azure Linux 数据科学虚拟机 (DSVM) 上使用具有特定库(Keras、TensorFlow)的特定 Python 环境，将我的一些本地工作迁移到云端。

我使用 Keras v2.1.6 在终端中创建了环境。另外，我可以看到Jupyter环境中的环境。但是，当我将内核切换到新环境并运行时:

import keras
keras.__version__
# output: 2.1.2.

这应该是 2.1.6。

如有任何帮助，我们将不胜感激!

Answer 1

我解决了这个问题。以下是在 DSVM 中使用自定义环境或使用特定版本的库的正确步骤:

1。创建新环境

在 DSVM 中，单击“新建 -> 终端”。运行以下命令:

conda create -n myenv python=3.5 keras=2.1.6 

注意:您可以替换任何语言或添加其他库。说明位于 Anaconda docs - Creating Environments .

2。激活Env，安装必要的库。

从终端:

source activate myenv
pip install ipykernel

IPython Kernel是允许 Jupyter 在新环境中执行代码所必需的。如果不执行此步骤，您将看到 Jupyter UI 中列出您的环境，但它不会连接和使用您的环境。

将环境暴露给 Jupyter

运行以下命令将新环境 (myenv) 公开给 Jupyter 并使用显示名称 Python (myenv):

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

就是这样!

验证您的环境

在 Jupyter 中刷新浏览器，单击“新建 -> Python (myenv)”。您可以通过简单地验证您使用的库版本是否正确:

import keras
keras.__version__