方法一:使用conda环境 创建一个新的conda环境。在终端中输入以下命令: conda create -n my-conda-env 激活新创建的环境: conda activate my-conda-env 在当前环境中安装Jupyter: conda install jupyter 启动Jupyter Notebook: jupyter notebook 特点:为每一个conda环境都安装Jupyter。Jupyter的全部部分将完全安装在con...
在conda新的虚拟环境中安装ipykernel python -m pip install ipykernel 然后,添加这个内核到内核里 python -m ipykernel install --user --name st --display-name 'st' st就是这个内核的名字。 这样两部就搞定了。
始终将base环境下的jupyter notebook作为唯一入口 # 1、新建一个Anaconda环境# 进入anaconda prompt,在base环境下输入:condacreate-n环境名python=版本# 例如:condacreate-npytorchEnvpython=3.10 # 2、为Anaconda环境安装ipykernel# 进入环境condaactivate环境名# 安装ipykernelcondainstallipykernel # 3、为jupyter添加...
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。
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。 原因:是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件。 步骤: 1、首先激活之前创建好的虚拟环境: activate 环境名称 2、安装ipykernel: python conda install ipykernel 3、将环境写入notebook的kernel中: ...
第一步:打开anaconda prompt,安装ipykernel conda install ipykernel 第二步:创建conda虚拟环境,环境名称为:my_pt conda create -nmy_ptpython=3.6 第三步:安装虚拟环境的ipykernel,并激活虚拟环境 conda install -mmy_ptipykernel activatemy_pt 第四步:把激活好的虚拟环境写入jupyter notebook的kernel中 ...
3.将 环境 写入到notebook中 python -m ipykernelinstall--user --name torch16 --display-name"torch16" 4.进入notebook 配置文件所在目录,重新开启 jupyter notebook 后台服务 conda deactivate# 回到 base 环境:conda activate base# 重启 jupyter 服务:nohupjupyter notebook --allow-root --config=jupyter...
1. 进入所需要的配置进kernel的conda环境 > conda activate 环境名称 2. 安装ipykernel > pip install ipykernel 3. 添加conda环境为kernel > python -m ipykernel install --name 环境名称 --display-name notebook中显示名称 4. 查看当前notebook中所具有的kernel: ...
在jupyter notebook中切换kernel image.png 为不同的环境配置kernel 有时候使用conda命令创建了新的python环境(假设是tensorflow),但是使用上面的方法并不能切换,因为Change kernel中并没有新创建的环境。 conda creare -n tensorflow python=3.6 解决方案是手动添加这一kernel,具体步骤如下: ...
在jupyter notebook中切换kernel image.png 为不同的环境配置kernel 有时候使用conda命令创建了新的python环境(假设是tensorflow),但是使用上面的方法并不能切换,因为Change kernel中并没有新创建的环境。 conda creare -n tensorflow python=3.6 解决方案是手动添加这一kernel,具体步骤如下: ...