我选择的方式,是安装虚拟环境。 虚拟 在虚拟环境里,各种软件包的版本,都由你来指定。它们和系统默认Python环境是相互隔离的,因此互不干扰。 我给这个用于学习Python 3版本Tensorflow的虚拟环境起了个好记的名字,叫做tfpy3。 进入终端环境,使用Anaconda的环境创建命令,一行代码就可以创建成功。 代码语言:javascript 代码...
conda install ipykernel python -m ipykernal install --user --name myenv --display-name "My Environment" 3. 使用virtualenv source myenv/bin/activate pip install ipykernel python -m ipykernal install --user --name myenv --display-name "My Environment" 打开jupyter notebook 更换kernel...
# 在虚拟环境中安装ipykernel模块 pip install ipykernel # 将虚拟环境添加到Jupyter Notebook的内核中 python -m ipykernel install --user --name=myenv 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这样,当你下次启动Jupyter Notebook时,你就可以在"Kernel"菜单中切换到你新创建的Python环境。 创建Python的虚拟...
pip install ipykernel 3. 在ipykernel中添加虚拟环境名称,--name后面对应你将设置的环境名称。 python -m ipykernel install --user --name=my_env 4. 重新启动jupyter notebook,当new notebook时,会发现可以选择python虚拟环境,我的虚拟环境名称是tran。
在Jupyter Notebook里切换虚拟环境,你可以按照以下步骤进行操作: 确定已安装目标虚拟环境: 确保你已经使用如conda或virtualenv等工具创建了目标虚拟环境,并且该虚拟环境中安装了所需的Python解释器和库。 在目标虚拟环境中安装ipykernel包: 激活目标虚拟环境,然后安装ipykernel包。ipykernel包允许你将虚拟环境的Python解释...
在Jupyter Notebook中,只需在代码单元格上方输入“%matplotlib inline”即可将图形输出嵌入到Notebook中。 使用虚拟环境:使用Python的虚拟环境(如venv或conda)可以为每个项目创建独立的环境,并安装所需的库。例如,您可以使用以下命令创建新的虚拟环境: !python -m venv myenv 然后激活虚拟环境: !source myenv/bin/...
一开始我自己电脑中notebook里面只有一个Python3,但是我搭建模型的时候想要看每一行的具体实现效果,所以就想在notebook中使用自己的虚拟环境。一开始解决办法是 在命令窗口中activate你创造的虚拟环境。 然后,安装ipykernel 1 conda install ipykernel 之后就可以在 kernel中选择了,但是我在kernel列表中并没有发现自己...
服务器上配置有多个 conda 虚拟环境,在使用jupyter notebook时需要使用其中的一个环境,但是其默认还是使用 base 环境。 我们该怎么切换环境呢。 请添加图片描述 Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境,甚至可以是不同语言(例如 Juli...
问题背景:在vscode中,搭建Jupyter Notebook。但是由于想使用虚拟环境中的packages,所以需要将notebook的kernel设置为虚拟环境中对应的部分。 配置过程: 在目标虚拟环境中,通过python的jupyter库的命令行生成一个kernel。 在vscode中,选择目标环境中的kernel,之后即可调用该环境中的packages。 总结 在指定环境中使用jupyter ...
你会发现可以选择不同的Python虚拟环境。在你的环境中，应能看到名为"tran"的虚拟环境选项。综上所述，只需通过安装ipykernel并为其添加特定的虚拟环境名称，你便可以在Jupyter Notebook中灵活地使用conda的虚拟环境。这一操作使你能够高效地管理和切换不同的编程环境，提高代码开发和测试的效率。