Anaconda 在jupyter notebook里不同python版本切换以及遇到的问题

最近需要在keras里面载入训练好的模型，因为模型是在python3.8中训练，而且里面包含了keras自带的lambda层，无法载入模型报错：unknown opcode
上网查找后，发现需要用python3.5以下版本，那么我们需要用anaconda切换不同python版本

创建版本

在WIN端搜索框搜索Anaconda，会发现

打开后在Environment里面选择create选择合适的python版本进行安装

然后切换到这个版本，安装jupyter notebook

激活环境与安装库

退出Navigator，在cmd里激活这个版本输入

conda activate python3_5

安装tensorflow

pip install tensorflow -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

结果安装失败报错：
could not find a version that satisfies the requirement tensorboard-data-server

上网查找后，各种解释都有，但实际上是Pip版本不够导致的，黄色的字也提示了这个，因此需要更新pip版本

python.exe -m pip install pip -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com --upgrade pip

再次重新安装，安装成功

在激活的python3.5里面更新安装ipykernel

pip install ipykernel -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

这个时候，我们需要将python3.5的内核放在jupyter notebook里面，这样就可以做到无缝切换
具体操作还是，conda 激活python35，然后输入你对应在anaconda里的kernal名字

python -m ipykernel install --user --name python3_5 --display-name "Python [conda env:python3_5]"

这时再打开jupyter notebook

发现已经可以无缝切换了，版本也是我们需要的版本

import sys
print(sys.version)

查看是否能检测的GPU

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

整个过程结束，然而当我尝试重新用keras load_model的时候发现依旧报错：
ValueError: bad marshal data (unknown type code)
没办法只能先建好模型然后载入权重了

model.load_weights('model.h5')

希望对大家有用

最后

以上就是快乐橘子为你收集整理的Anaconda 在jupyter notebook里不同python版本切换以及遇到的问题的全部内容，希望文章能够帮你解决Anaconda 在jupyter notebook里不同python版本切换以及遇到的问题所遇到的程序开发问题。

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