1)退出目前正在运行的Jupyter Notebook Server 2)激活某个要用的虚拟环境: conda activate mydlenv 3)conda install nb_conda ### 必须 4)再重新开启 Jupyter Notebook 激活虚拟环境mydlenv之后做以下操作: conda install -n mydlenv ipykernel### 必须 #pip install ipykernel ipython### 必须 #python -m...
注:conda/pip皆可,哪个能安装用哪个 4:将虚拟环境写入jupyter内核python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name 环境名 在这一步中,我在网上搜索的教程,部分代码中display-name后的环境名加了引号,个人尝试这样会报错,直接按以上格式写 到此jupyter notebook打开,应该就能找到自己的虚拟环...
# 第一步:首先退出环境 conda deactivate # 第二步:查看虚拟环境列表,此时出现列表的同时还会显示其所在路径 conda env list # 第三步:删除环境 conda env remove -p 要删除的虚拟环境路径 conda env remove -p /home/software/anaconda3/envs/decode 在特定虚拟环境下安装包 conda create -n mydlenv python=...
最后，退出环境 conda deactivate 现在在base环境运行Jupyterlab，可以看到Notebook中加入了我们刚才设置的fa...
总之,解决Jupyter notebook中找不到conda环境的问题需要检查环境路径、安装并配置ipykernel、激活conda环境、创建新的conda环境或使用虚拟环境管理工具等方法。根据具体情况选择合适的方法进行尝试,即可解决该问题。如果你在解决过程中遇到任何问题,可以参考相关文档或寻求专业人士的帮助。
这种方法是只有一个base环境中的jupyter notebook,将虚拟环境注入到jupyter,还看到另一种方式是base环境下pip install nb_conda 之后在创建的虚拟环境内部安装jupyter,相当于装了很多个jupyter的感觉,没有试过这种方案,感觉会遇到更多的问题。 此外,在base环境或者虚拟环境中conda install和pip install的区别在于pip装的...
Jupyter notebook中添加虚拟环境的过程中,依次执行: 在"D:\my_python_envs\my_py_env"这个位置创建一个名为myenv并使用Python 3.10的环境 conda create --prefix="D:\my_python_envs\myenv" python=3.10 激活你刚刚创建的环境。运行以下命令: conda activate D:\my_python_envs\myenv ...
打开notebook服务器:jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,路径Kernel -> Change kernel下就可以看见对应的环境了 Tip:如果经常需要用jupyter notebook,最好在创建虚拟环境的时候便安装好ipykernel。 安装命令:conda create -n 环境名称 python=3.5 ipykernel ...
在docker中打开jupyter notebook 4. 在本机打开docker jupyter : 复制最下面的`http://hostname:8888/...
确保这个路径指向你刚刚激活的Conda虚拟环境中的解释器。接下来,你可以在Jupyter Notebook中安装scikit-learn库。首先,确保你已经激活了Conda虚拟环境。然后,运行以下代码:!pip install -U scikit-learn这将使用pip命令在虚拟环境中安装最新版本的scikit-learn库。现在,你可以在Jupyter Notebook中运行scikit-learn代码了。