今天嘗試了一下據說最好用的編譯器Jupyter Lab，安裝期間遇到了很多問題，以此為記錄。

1.安裝jupyter lab

jupyter lab的安裝總體來說還是簡單：

1. 在base環境輸入：conda install jupyterlab.當然也不是必須在base環境，只是如果安裝在其他虛擬環境的話，啟動時需要切換到對應的環境再輸入jupyter lab啟動，比較麻煩。
2. 安裝完成后再輸入jupyter lab --generate-config生成配置文件，生成的配置文件是C:\Users\用戶名.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件。可以在里面對jupyter的設置進行更改，我目前只將c.NotebookApp.notebook_dir更改為我想要的目錄，改完別忘了去掉注釋和保存。
3. 此時在base環境輸入jupyter lab就會從瀏覽器自動打開編譯器，不過此時只能識別到base環境中的python，下一步介紹如何添加虛擬環境中的python到jupyter lab中。
4. 在想要添加到jupyter lab的虛擬環境下輸入conda install nb_conda,安裝好后再輸入python -m ipykernel install --user --name 'env名' --display-name "展示名"，重啟jupyter lab之后就能看到對應虛擬環境下的python了。
5. 完成以上步驟之后，還有一個比較奇葩的錯誤，即已經安裝號的包在import時也會找不到模塊，目前只有我遇到了，下面直接說解決辦法：

添加的虛擬環境中的包必須在nb_conda之后安裝！！！

如果完成以上五步后導包正常，那么恭喜你，如果出現找不到模塊，就把報錯信息里找不到的包重裝一遍即可。

如果安裝了tensorflow-gpu的版本，在pycharm和控制臺都能正常使用gpu，但就是在jupyter lab中無法找到cudart68_xx.dll，那么就把無法找到的文件(即cudartxx_xx.dll)的路徑添加到環境變量的path中去，哪些找不到就添加哪些。再重啟就行了。

還有一點，當需要刪除已經添加到jupyter lab中的虛擬環境時，最好先在要刪除的環境下將其移除jupyter lab，即在powershell中激活要刪除的環境后輸入jupyter kernelspec remove 虛擬環境名，然后再用conda remove -n 環境名 --all將其刪除。

到此這篇關于關于jupyter lab安裝及導入tensorflow找不到模塊的問題的文章就介紹到這了,更多相關jupyter lab安裝導入tensorflow內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！