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Jupyter使用Anaconda虚拟环境内核

Anaconda虚拟环境中使用JupyterNotebook安装好Anaconda之后,进入AnacondaPrompt,创建虚拟环境,

Anaconda 虚拟环境中使用Jupyter Notebook

安装好Anaconda之后,进入Anaconda Prompt,创建虚拟环境,env_name是创建的环境的名字。

conda creat -n env_name python=3.9

等虚拟环境搭建好之后,激活环境。

conda activate env_name

Anaconda自带了Jupyter,想要使用虚拟环境的内核,需要用到ipykernel。在虚拟环境中先安装这个库。在这里使用清华园的镜像。装包习惯用pip…

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

接下来将虚拟环境加入到Jupyter中:

python -m ipykernel install --name env_name

如果安装成功会出现以下信息,zane即虚拟环境名。

Installed kernelspec zane in C:\ProgramData\jupyter\kernels\zane

然后退出虚拟环境:

conda deactivate

在base环境中启用jupyter notebook,就能看见可以切换内核了。(conda env: 是安装nb_conda_kernels 关联的所有conda环境)。

在这里插入图片描述

显示Jupyter 中所有内核:

jupyter kernelspec list

删除指定内核:

jupyter kernelspec uninstall env_name

nb_conda或者nb_conda_kernels 用于conda 环境的适配。刚开始搭虚拟环境中的jupyter的时候,安装这两个包总出问题,opensll的相关问题。根据网上帖子,删除了配置的镜像通道之后,才装上。但发现使用ipykernel是同样的效果。虚拟环境不多的情况下,单独配置以下也还好。

然后就可以直接从base环境中启动Jupyter notebook,然后切换内核进行使用。

torch环境:torch-gpu 我一直是先下载对应版本的whl,然后本地pip install,这样效率会高一点儿。torch官网对应的命令下载 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 以及whl下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch/

在这里插入图片描述

paddlepaddle:

在这里插入图片描述






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wujinlin74
这个家伙很懒,什么也没留下!
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