conda activate base # could be also some other environment conda install nb_conda_kernels jupyter notebook 这里的conda install nb_conda_kernels是在 base 环境下操作的。 安装好后,打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦,点击随意切换。
方法二:为Conda环境创建特殊内核 安装nb_conda库:在终端中运行以下命令,安装nb_conda_kernels库。这将帮助您为Conda环境创建特殊内核。 conda install nb_conda_kernels 重启Jupyter Notebook:重启Jupyter Notebook后,您应该能够看到刚刚创建的Conda环境作为可选的内核之一。选择该内核即可在Jupyter Notebook中使用该环境。
conda install nb_conda_kernels 按回车键执行命令: 按下回车键后,conda将开始处理安装命令。 等待安装完成: 安装过程中,conda会处理依赖关系,下载并安装必要的文件。这可能需要一些时间,具体取决于您的网络连接速度和包的大小。请耐心等待,直到安装完成。 验证安装是否成功: 安装完成后,您可以通过以下方式验证nb_co...
nb_conda_kernels nb_conda_kernels是一个 Jupyter Notebook 插件,它许你在 Jupyter Notebook 中切换使用不同的 Conda 环境作为内核。 当你安装并启用nb_conda_kernels插件后,你可以在 Jupyter Notebook 的内核选择器中看到来自于所有已安装的 Conda 环境的内核选项,而不仅限于 "base" 环境。这样,你可以轻松地...
3 使用 nb_conda_kernels 添加所有环境 1.在 conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核 conda create -n my-conda-env # creates new virtual env conda activate my-conda-env # activate environment in terminal conda install jupyter # install jupyter + notebook ...
conda install conda-forge::nb_conda_kernels nb_conda_kernels This extension enables aJupyter NotebookorJupyterLabapplication in onecondaenvironment to access kernels for Python, R, and other languages found in other environments. When a kernel from an external environment is selected, the kernel con...
conda create -n nb_conda_kernels pip python=YOUR_FAVORITE_PYTHON # Linux / Mac conda activate nb_conda_kernels # Windows activate nb_conda_kernels # Install the package and test dependencies conda install --file requirements.txt Install the source package in development mode. pip install -e ....
服务器jupyter notebook 打开错误 nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager' could not be imported 打开前先激活一个环境 source activate py37 激活之后再打开 jupyter notebook
解决1:直接安装nb_conda_kernels 即可。 直接在终端输入如下命令: conda install nb_conda_kernels 安装后,在新环境下直接输入: jupyter notebook 启动notebook,在新建的kernel中可以切换不同的环境。 截屏2022-12-07 下午5.43.56.png 问题2:新建个文件后报错, 500 internal server error ...
"kernel_spec_manager_class": "nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager" 再次启动:jupyter notebook over 2.--- 经过1操作后,有可能你通过jupyter打开项目代码出现下图: 采用如下方法: https://github.com/jupyter/notebook/issues/2664 https://github...