Jupyter lab 和 Jupyter notebook 均使用,简单的工作 notebook 基本都能完成,lab的优势感觉主要在更直观的文件管理和更丰富的插件。 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...
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 conda install jupyter jupyterlab 3.5 配置Jupyter Lab 安装完成之后设置密码,简单配置一下!
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 7.关闭miniconda终端,网页停止...
见:https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels 说白了三句话: 1、在你的conda环境中安装jupyter/jupyterlab,不限制是不是在base环境; 2、在安装jupyter的环境中安装 nb_conda_kernels conda install -n notebook_env nb_conda_kernels 3、在其它没有安装jupyter/jupyterlab的环境中安装 ipykernel ...
在conda中有多个虚拟环境,将其添加到jupyter lab中,便于在jupyter lab中切换环境。 添加tensorflow虚拟环境到 Jupyter Notebook 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 ...
最后远程访问jupyterlab 本地浏览器输入http://127.0.0.1:9527 另一种方法通过添加配置信息实现服务器ip网址访问,但是并没有实现,大概是端口防火墙问题 配置多环境 (例如要用python/R不同版本) 在jupyter的环境里安装kernel conda activate jupyterLab conda install ipykernel 在使用的python环境里安装kernel并写入...
如果需要向jupyterlab中添加自己的anaconda环境,首先进入该环境,然后执行以下命令: python -m ipykernel install --user --name 参数1 --display-name "参数2" 1. 注意需要安装ipykernel这个包,命令中的“参数1”需要改为你的conda创建的环境的名称,“参数2”需要改为你想要在jupyterlab上展示的名字。例如: ...
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...
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。
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 ...