python -m ipykernel install --user --name torch1.2 --display-name "torch1.2" 方法二 conda install -n tf2.4 ipykernel conda activate tf2.4 python -m ipykernel install --user --name tf2.4 --display-name “tf2.4” 区别是先安装后激活 之后刷新jupyter就能看到了 后来发现一个bug, conda环境...
conda新建环境安装jupyter内核 为python安装ipykernel内核 复制 condainstallipykernel pipinstallipykernel 安装 复制python -m ipykernel install--name[name]--display-name[display-name] 显示列表 复制jupyterkernelspec list 移除内核 复制jupyter kernelspecremove[name] 希望能一辈子学习,希望能学习一辈子。 (^ ...
或者,如果你更喜欢使用pip(尽管在conda环境中通常推荐使用conda来管理包),你可以使用: bash pip install jupyter 3. 为jupyter安装对应环境的内核 通常,当你在一个conda环境中安装Jupyter时,Jupyter会自动为该环境创建一个内核。但是,如果你发现内核没有正确创建,或者你想要手动管理内核,你可以使用ipython kernel inst...
首先安装ipykernel:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件:conda install -n 环境名称 ipykernel 激活conda环境: source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 打开notebook服务器:jupyter noteb...
conda install tensorflow-gpu==2.4 2.3 在新环境中安装kernel conda install ipykernel 3、配置 3.1 将conda环境写入jupyter的kernel中 --name 环境名称 --display-name 在jupyter notebook看到的别名 python -m ipykernel install --user --name tfgpu2.4 --display-name "tensorflow-gpu2.4" ...
jupyter kernelspec remove kernel_name 1. 1. 检验是否可以运行tensorflow: 1 import tensorflow as tf 2 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 3 sess = tf.compat.v1.Session() 4 a=tf.constant(1) 5 b=tf.constant(2) 6 print(sess.run(a+b)) ...
一、切换到conda base 环境下安装 kernel 和 jupyter conda install jupyter ipykernel 二、创建和切换到目标环境,安装 kernel conda env create --name <env-name> python=3.8 conda activate <env-name> conda install ipykernel 三、保持在目标环境下,将目标环境写入jupyter的kernel中 ...
设置conda虚拟环境为Jupyter临时内核 打开终端或命令提示符,激活所需的conda虚拟环境。 运行以下命令来创建一个新的Jupyter内核: python -m ipykernel install --user --name=环境名称 将“环境名称”替换为你想要给虚拟环境指定的名称。 启动Jupyter Notebook或Jupyter Lab,并选择要使用的内核。你应该能够看到新创建...
也可以在(base)中输入 jupyter notebook,在jupyter环境中输入命令查看。 conda 配置新环境以及 配置jupyter kernel 前奏:自行安装anaconda,并创建虚拟环境 首先安装ipykernel 在terminal下执行命令行:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件 在terminal下执行命令行:conda install -n 环境名称 ipykernel ...
4.添加kernel 上面的内容做好之后,输入:python -m ipykernel install --name stm32 --display-name "stm32h7" 然后回车,应该得到下面的图: 到这里就完成了90%的任务。最后,我们将在jupyter notebook里导入cv2。 5.在jupyter notebook里导入cv2 打开jupyter notebook,如图操作: ...