在Azure DSVM上创建和使用自定义Anaconda环境

我想在Azure Linux数据科学虚拟机（DSVM）上使用特定的Python环境和特定的库（Keras、TensorFlow），将我的一些本地工作转移到云上

我使用Keras v2.1.6在终端中创建了环境。另外，我可以在Jupyter环境中看到环境。但是，当我将内核切换到新环境并运行时：

import keras
keras.__version__
# output: 2.1.2.

这应该是2.1.6

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任何帮助都将不胜感激

我解决了这个问题。以下是在DSVM中使用自定义环境或特定版本库的正确步骤：

1.创造新环境 从DSVM中，单击“新建->终端”。运行以下命令：

conda create -n myenv python=3.5 keras=2.1.6 

注意：您可以替换任何语言或添加其他库。说明在目录中

2.激活环境，安装必要的库。 从终端：

source activate myenv
pip install ipykernel

允许Jupyter在新环境中执行代码是必需的。如果没有此步骤，您将在Jupyter UI中看到您的环境，但它不会连接并使用您的环境

将环境暴露于Jupyter 运行以下命令将新环境（

myenv

）公开给Jupyter，并使用显示名称Python（myenv）：

就这样

验证您的环境 在Jupyter刷新浏览器中，单击“新建->Python（myenv）”。您可以通过以下方式验证您使用的库版本是否正确：

import keras
keras.__version__

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我解决了这个问题。以下是在DSVM中使用自定义环境或特定版本库的正确步骤：

1.创造新环境 从DSVM中，单击“新建->终端”。运行以下命令：

conda create -n myenv python=3.5 keras=2.1.6 

注意：您可以替换任何语言或添加其他库。说明在目录中

2.激活环境，安装必要的库。 从终端：

source activate myenv
pip install ipykernel

允许Jupyter在新环境中执行代码是必需的。如果没有此步骤，您将在Jupyter UI中看到您的环境，但它不会连接并使用您的环境

将环境暴露于Jupyter 运行以下命令将新环境（

myenv

）公开给Jupyter，并使用显示名称Python（myenv）：

就这样

验证您的环境 在Jupyter刷新浏览器中，单击“新建->Python（myenv）”。您可以通过以下方式验证您使用的库版本是否正确：

import keras
keras.__version__