今天尝试了一下据说最好用的编译器Jupyter Lab，安装期间遇到了很多问题，以此为记录。
1.安装jupyter lab
jupyter lab的安装总体来说还是简单：
-
在base环境输入：
conda install jupyterlab.当然也不是必须在base环境，只是如果安装在其他虚拟环境的话，启动时需要切换到对应的环境再输入jupyter lab启动，比较麻烦。 -
安装完成后再输入
jupyter lab --generate-config生成配置文件，生成的配置文件是C:\Users\用户名.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件。可以在里面对jupyter的设置进行更改，我目前只将c.NotebookApp.notebook_dir更改为我想要的目录，改完别忘了去掉注释和保存。 -
此时在base环境输入
jupyter lab就会从浏览器自动打开编译器，不过此时只能识别到base环境中的python，下一步介绍如何添加虚拟环境中的python到jupyter lab中。 -
在想要添加到jupyter lab的虚拟环境下输入
conda install nb_conda,安装好后再输入python -m ipykernel install --user --name 'env名' --display-name "展示名"，重启jupyter lab之后就能看到对应虚拟环境下的python了。 - 完成以上步骤之后，还有一个比较奇葩的错误，即已经安装号的包在import时也会找不到模块，目前只有我遇到了，下面直接说解决办法：
添加的虚拟环境中的包必须在nb_conda之后安装！！！
如果完成以上五步后导包正常，那么恭喜你，如果出现找不到模块，就把报错信息里找不到的包重装一遍即可。
如果安装了tensorflow-gpu的版本，在pycharm和控制台都能正常使用gpu，但就是在jupyter lab中无法找到cudart68_xx.dll，那么就把无法找到的文件(即cudartxx_xx.dll)的路径添加到环境变量的path中去，哪些找不到就添加哪些。再重启就行了。
还有一点，当需要删除已经添加到jupyter lab中的虚拟环境时，最好先在要删除的环境下将其移除jupyter lab，即在powershell中激活要删除的环境后输入jupyter kernelspec remove 虚拟环境名，然后再用conda remove -n 环境名 --all将其删除。
到此这篇关于关于jupyter lab安装及导入tensorflow找不到模块的问题的文章就介绍到这了,更多相关jupyter lab安装导入tensorflow内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39228514/article/details/114802771