Jupyter Notebook激活conda环境

本文介绍如何在JupyterNotebook中配置并使用特定的自然语言处理环境NLTK,包括安装ipykernel、激活conda环境及将环境添加到notebook内核的详细步骤。
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我配置了一个自然语言处理的环境,环境名称为NLTK,Python版本为Python2.7。
**目标:**在Jupyter Notebook中能够随意选择我建立的环境,操作步骤如下:

  1. 安装ipykernel:
    命令:conda install ipykernel

  2. 激活对应的conda环境:
    对于Linux:source activate 环境名称,如source activate NLTK
    对于Windows: activate 环境名称,如activate NLTK

  3. 将环境写入notebook的kernel中:
    python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name “Python (环境名称)”
    如:python -m ipykernel install --user --name NLTK --display-name “NLTK-Python2.7”
    命令解释:在Jupyter Notebook中加载环境NLTK,且显示名称为NLTK-Python2.7

  4. 打开Jupyter-notebook:
    新建python,此时就会显示我们刚才添加的环境,以及我们设置的名称。
    在这里插入图片描述

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### 配置 Jupyter Notebook 使用 Conda 虚拟环境 为了使 Jupyter Notebook 能够连接并使用由 Conda 创建的虚拟环境,需要完成以下几个方面的操作: #### 1. 激活目标 Conda 虚拟环境 激活所需的 Conda 虚拟环境是第一步。这可以通过运行以下命令实现: ```bash conda activate your_env_name ``` 其中 `your_env_name` 是要使用的 Conda 虚拟环境名称[^1]。 #### 2. 安装 `ipykernel` 到指定环境中 在已激活的目标虚拟环境中安装 `ipykernel` 库,这是为了让该环境能够被 Jupyter Notebook 所识别和支持作为内核之一。执行如下命令即可完成此过程: ```bash pip install ipykernel ``` 上述步骤确保了当前活跃的 Conda 环境具备必要的组件来支持 Jupyter Notebook 的功能需求[^3]。 #### 3. 将虚拟环境注册为 Jupyter 内核 通过下面这条特定格式化的 Python 命令行调用来把刚才准备好的 Conda 虚拟环境正式添加进入 Jupyter Notebook 可选 kernels 的清单里去: ```bash python -m ipykernel install --user --name=your_env_name --display-name="Your Display Name" ``` 这里需要注意的是参数中的两个名字字段定义: - `--name`: 表示实际背后存储关联关系所用的技术名; - `--display-name`: 用户界面友好型展示标签,在启动后的 Jupyter Notebook UI 上会看到这个名字代表对应 kernel[^4]。 #### 4. 启动 Jupyter Notebook 并验证新 Kernel 是否可用 最后一步是在已经配置好一切之后正常开启 Jupyter Notebook 实例,并确认之前新增加的那个来自自定义 Conda Virtual Environment 的选项确实存在可用了。可以简单地从终端或者命令提示符窗口输入标准指令开始服务端程序工作流程: ```bash jupyter notebook ``` 一旦浏览器加载页面成功,则可以在新建文档时找到对应的 Kernel 名称以供选择使用[^2]。 以上就是完整的关于如何让 Jupyter Notebook 支持 Conda 创建出来的独立开发测试专用隔离空间的方法介绍。
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