在Jupyter Notebook的界面中,点击右上角的“New”按钮旁边的下拉箭头,选择“Python (myenv)”作为你的kernel。 验证虚拟环境是否在Jupyter Notebook中成功运行: 在新建的Notebook中,你可以导入一个只在虚拟环境中安装的库,并检查其版本,以验证虚拟环境是否配置成功。例如: python import some_library print(some_l...
conda install jupyter # install jupyter + notebook jupyter notebook # start server + kernel 这种方法就是为每一个 conda 环境 都安装 jupyter。Jupyter 将完全安装在 conda 环境中。不同版本的 Jupyter 可用于不同的 conda 环境,但此选项可能有点矫枉过正。在环境中包含内核就足够了,内核是运行代码的封装 ...
conda install ipykernel 4. 设置环境 注意:name后跟当前环境名 python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-nameTensorflow 5. Jupyter内打开文件查看环境
jupyter notebook使用conda虚拟环境 1、在开始菜单打开anaconda Prompt 输入:conda env list 查看虚拟环境 2、创建虚拟环境名称 创建虚拟环境:conda create -n 虚拟环境名字 python=python版本号 输入:conda create -n py38_env01 python=3.8 3、激活虚拟环境 conda activate py38_env01 4、安装nb_conda包 conda ...
再重新开启Jupyter Notebook: 代码语言:javascript 复制 jupyter notebook 这下我们就能看到差别了——除了最新安装设定的tfpy3外,之前用Anaconda设置过的其他虚拟环境也都可以在此选择使用。太棒了! 我们选择刚刚创建的tfpy3环境。 执行: 代码语言:javascript ...
使用Virtualenv/venv 创建虚拟环境 使用Anaconda 创建虚拟环境 将虚拟环境添加到 Jupyter Notebook 从Jupyter Notebook 中删除虚拟环境 在我们开始之前,什么是虚拟环境?为什么需要它?虚拟环境是 Python 的一个独立工作副本。这意味着每个环境可以有自己的依赖项,甚至有自己的 Python 版本。如果您需要不同版本的 Python 或...
6,退出虚拟环境 conda deactivate 输入命令后,前边的虚拟环境名消失,说明我们退出了环境 7,查看jupyter的内核 jupyter kernelspec list 在这里我们可以清晰的看见env1已经被加入我们的内核中了 8,打开jupyter notebook查看 jupyter notebook命令 ...
1.打开Anaconda Prompt,输入conda env list 查看现有环境 2.输入activate name(name是你想切换的环境) 3.conda install ipykernel 安装必要插件 4.python -m ipykernel install --name Name 将环境添加到Jyputer中(Name是此环境显示在Jyputer中的名称,可自定义)...
在Jupyter Notebook中,选择需要使用的conda虚拟环境。可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来激活conda虚拟环境: source activate <虚拟环境名称> 例如: source activate myenv 这将激活名为myenv的conda虚拟环境。在虚拟环境激活后,Jupyter Notebook将使用该虚拟环境中的Python解释器和库。如果未激活虚拟环境,Jupyter...