Jupyter 安装 Tensorflow
这篇教学会介绍如何在 Anaconda Jupyter 中建立 tensorflow 的虚拟环境，并在虚拟环境中安装 Tensorflow 2.5，让 Jupyter 能够顺利运作 Techable Mechine 所训练出的模型文件。
快速导览：
Tensorflow 是什么？
TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，可以支援深度学习的各种算法，是目前最受欢迎的机器学习开源专案，不少大型电商所使用的客服系统，也都是基于 TensorFlow 开发。
TensorFlow 提供 Python、C++、Haskell、Java、Go 和 Rust 的 API，而 TensorFlow.js 是 JavaScript 程序库，可用于在浏览器和 Node.js 中训练和部署模型，TensorFlow Lite 是一个小型程序库，可简单的应用在移动设备、微控制器和其他边缘设备上部署模型。
建立虚拟环境
Jupyter 本身是一个 Python 的编辑环境，如果直接安装 tensorflow，会导致运作时互相冲突，因此需要先安装 tensorflow 的虚拟环境，在上面安装 tensorflow 后就能正常运行，首先建立一个文件夹 ( 范例建立一个名为 tf2 的文件夹 )。
如果是 Windows 输入 cmd 打开“命令提示字元视窗”( Windows 输入 cmd )，Mac 打开终端机，输入命令前往该文件夹 ( 通常命令是 cd 文件夹路径 )。
进入文件夹的路径后，输入下列命令建立 tensorflow 虚拟环境，注意，tensorflow 2.5 适用的版本为 Python 3.9 ( 下方的 tensorflow 为虚拟环境的名称，后方 python=3.9 是要使用 python 3.9 版本 )。
conda create --name tensorflow python=3.9
建立环境会需要下载一些对应的软件包，按下 y 就可以开始下载安装。
出现下面的画面表示安装完成。
最后输入下列命令，就能打开并进入 tensorflow 虚拟环境，这时在命令列前方会出现 tensorflow 的提示 ( 输入指令 conda deactivate 可以关闭当前虚拟环境 )。
conda activate tensorflow
在虚拟环境中安装 Jupyter
进入 tensorflow 虚拟环境后，输入下列指令，在虚拟环境中安装 Jupyter。
conda install jupyter notebook
经过自动安装一系列软件包的过程后，出现 done 表示成功安装。
安装 tensorflow
输入下列指令，安装 tensorflow 2.5 版。
- Python 3.9 需搭配 tensorflow 2.5 才能正常运作 ( Teachable Mechine 使用最新版本 tensorflow )。
- 因为 conda 上的 tensorflow 版本没有 2.5，所以使用 pip 安装。
pip install tensorflow==2.5
经过自动安装一系列软件包的过程后，出现 successfully 表示成功安装。
安装 OpenCV
输入下列指令，在虚拟环境中安装 OpenCV ( 之后测试与范例常常会使用 OpenCV )。
pip install opencv-python
启动 Jupyter 开发环境
打开 Anaconda，选择切换到 tensorflow 的环境 ( 就是刚刚建立的 tensorflow 虚拟环境 )。
切换环境后，打开 tensorflow 环境下的 Jupyter，启动能开发 tensflow 的环境。
打开 Jupyter 后，输入并执行下列的程序码，如果没有出现错误，表示已经正确安装完成。
import tensorflow as tf
import cv2
print(tf)
print(cv2)
小结
由于 Tensorflow 的更新速度飞快，加上“不向下相容”的特性，导致安装的方式也得不断更新，希望这篇文章能够帮助使用 Jupyter 的开发者，顺利安装并开始使用 Tensorflow。
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