在jupyter lab中導入tensorflow時找不到模塊如何解決

本篇文章給大家分享的是有關在jupyter lab中導入tensorflow時找不到模塊如何解決，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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。

以上就是在jupyter lab中導入tensorflow時找不到模塊如何解決，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。