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...
设置conda虚拟环境为Jupyter全局内核 打开终端或命令提示符,激活所需的conda虚拟环境。 运行以下命令来安装Jupyter内核: python -m ipykernel install --prefix=/path/to/environment/share/jupyter/kernels --name=环境名称 将“/path/to/environment”替换为你的conda虚拟环境的路径,将“环境名称”替换为你想要给虚拟...
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 python -m ipykernel in...
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" 4、使用 4.1 激...
安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境。 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 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 ...
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]...
python -m ipykernel install --user --name py37 --display-name "py37" 其他命令: 1. 2. 3. 4. 查看kernel: jupyter kernelspec list 1. 删除指定kernel jupyter kernelspec remove kernel_name 1. 1. 检验是否可以运行tensorflow: 1 import tensorflow as tf ...
python -m ipykernel install --user --name <环境名称> --display-name "Kernel Name" 复制代码 其中,<环境名称>是你想要添加为内核的conda环境的名称,"Kernel Name"是该内核在Jupyter中显示的名称。 删除内核: 打开终端,并激活conda环境。可以使用以下命令: conda activate <环境名称> 复制代码 在激活的con...
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: ...
conda新建jupyter内核 在服务器上配置好jupyter之后,想要基于anaconda给jupyter配置多个内核。 方法一 首先激活对应的环境 conda activate torch1.2 安装ipykernel conda install ipykernel 之后将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name torch1.2 --display-name "torch1.2"...