1.安装插件，在非虚拟环境
conda install nb_conda
conda install ipykernel
2、安装ipykernel包，在虚拟环境下安装
在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件（这里的 Keras 是我的环境名，安装的时候换成自己的环境名即可）
activate keras
conda install ipykernel
在linux 使用下面的命令： 激活环境并安装插件
source activate keras
conda install ipykernel
安装后的效果图如下：
至此即可以愉快地使用环境中的 Keras 和 pytorch 了
Keras 及tensorflow的测试截图
pytorch测试截图：
上述的测试同时也测试了 GPU，经测试：
tensorflow 有返回 GPU 信息:
<tensorflow.python.client.session.Session at 0x2a3f4ec44a8>
pytorch GPU 测试返回 True
补充知识： 解决无法在jupyter notebook里面引入tensorflow
环境：我在Ubuntu系统下安装的anaconda3，然后并在里面使用env安装的tensorflow，之前安装的jupyter notebook并不是在我的tensorflow环境下安装的，所以你无法引入tensorflow。
这是我在安装之前的展示的jupyter的结果：
很显然，我的jupyter是anaconda自带的，并不是tensorflow下面的jupyter，所以需要重新的安装。
下面是安装的命令：
conda install ipython
conda install jupyter
这样你就安装好了，可以再输入上面的三行命令来查看：
我输入的第一行命令是因为我没有配置环境，你只需要激活你的tensorflow，然后就可以查看你现在安装的jupyter实在哪里！
之后怎么运行呢？
这样你就可以打开啦！
在里面输入import tensorflow as tf不报错就是成功啦！
以上这篇jupyter notebook 调用环境中的Keras或者pytorch教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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