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Miniconda ​

Conda 环境配置与管理指南 ​

基础信息

  • 所有计算镜像已预装 Miniconda3
  • 默认安装路径：/root/miniconda3/
  • 推荐使用 miniconda 镜像 构建自定义环境（该镜像未预装深度学习框架，环境干净）

🔧 TensorFlow 1.15 环境配置 ​

1.创建虚拟环境 ​

bash
  conda create -n tf python=3.7 #创建Python 3.7 环境
  conda init bash && source /root/.bashrc #使新环境生效
  conda activate tf #激活环境

2. 安装 TensorFlow-GPU ​

bash
conda install tensorflow-gpu==1.15.0

3. 环境验证 ​

python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(hello))

🧩 JupyterLab 集成 ​

1. 注册内核 ​

bash
conda activate tf
conda install ipykernel
ipython kernel install --user --name=tf

2. 内核切换 ​

  • 新建 Notebook：在 Kernel 菜单中选择 tf内核
  • 已有 Notebook：通过 Kernel → Change Kernel 切换至 tf

🧹 环境管理 ​

1. 删除环境 ​

bash
  conda deactivate
  conda remove -n tf --all  #彻底删除 `tf` 环境

2. 清理缓存 ​

bash
  conda clean -y --all