1. 首先激活想要使用的conda环境 conda activate env_name 2.在该虚拟环境下安装ipykernel pip install ipykernel -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 3. 在jupyter 添加环境 python -m ipykernel install --user --name py38--display-name "python3.8" --name: 环境变量...
如果使用 Jupyter notebook 直接在对应的Conda环境下创建即可。 如果使用 Jupyter lab,则需要注册环境,以 my_env 为例 conda activate my_env 首先在Conda环境下安装ipykernel conda install -n my_env ipykernel 将环境写入 jupyterlab 的 kernel 中 python -m ipykernel install --user --name my_env --...
首先在conda中创建一个tensorflow的虚拟环境(一定需要指定python版本,否则新环境与旧环境无法隔离) conda create -n tensorflow python=3.8 然后进入环境 conda activate tensorflow 然后在虚拟环境中安装ipykernel(用于在jupyter lab中添加内核,这里使用了清华的镜像源) pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.ts...
新建环境后应该要先安装numpy和pandas。安装matplotlib需要这两个作为依赖。 如果还需要在jupyter lab中使用,还需要一些额外的步骤。 source activate 环境名称 conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "环境名称"...
在AutoDL中,JupyterLab是一个常用的交互式开发环境。通过JupyterLab终端,我们可以轻松地创建和管理虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们隔离不同项目的依赖关系,确保每个项目都在一个干净的环境中运行。要创建虚拟环境,请按照以下步骤操作: 打开JupyterLab,并确保已经安装了所需的虚拟环境管理工具(如conda或venv)。 在JupyterLa...
# 初次使用Anaconda时,对命令行进行预载 conda init # 创建一个anaconda的虚拟环境:jupyterLab,方便管理环境 conda create --name jupyterlab python=3.10 # 进入到环境中 conda activate jupyterlab # 这时候进入到了jupyterLab这个环境,之后在这里面安装jupyterlab ...
#在AnacondaPrompt创建名称为gpu的虚拟环境(假设python版本需要为3.6):condacreate-ngpupython=3.6 但是虚拟环境一般不配备jupyter lab,安装方式如下: #使用pip安装如下(其他安装方法暂未尝试) pip install jupyterlab 安装完成之后,如果出现Connection fail等问题,即终端显示连接断开,可以尝试如下解决方案: ...
我正在使用 Jupyter Lab,但在添加 conda 环境时遇到了问题。我的想法是从我的基础环境启动 Jupyter Lab,然后能够选择我的其他 conda envs 作为内核。
jupyter lab在conda环境下安装方法: 1.在控制台(miniconda)进入环境后(更换清华源),输入命令: pip install jupyterlab 2.等待安装... 3.安装成功 4.输入pip list查看是否有其相关包 5.输入jupyter lab进入环境 6.系统会自动打开默认浏览器,跳转到网页 ...
2.已创建一个虚拟的conda 环境 3.激活需要安装jupyter lab的虚拟环境 一、安装 pip install jupyterlab #或者 conda install jupyterlab 1. 2. 3. 二、配置 1.生成jupyter lab配置文件 jupyter lab --generate-config #复制这里配置文件的路径 ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py ...