jupyter notebook 增加kernel的方法

本文介绍如何在Jupyter Notebook中配置并切换不同的Python环境,包括安装必要的软件包、添加和删除Kernel等步骤。
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转自http://blog.youkuaiyun.com/wj1066/article/details/72891667

有很多朋友会遇到这样一个问题:在anaconda中创建了多个环境,也许python版本是一样的,但是装的包以及版本不一样。启动jupyter notebook后,在new的下拉菜单中却无法使用这些环境。本文就解决这样的问题。

假如我现在Ubuntu系统自带的python是python2,anaconda默认的是python3,我还有一个python2的自定义的环境,命名为myPython2。打开jupyter notebook发现只有python3可用,而我缺想使用myPython2这个环境。

首先,在myPython2环境下确认是否安装了ipykernel这个包,如果没有则安装。pip install ipykernel
然后,在这个环境下输入python -m ipykernel install --name XXXX后边的名字可以自己定义,可以和环境一样,也可以随便起,是显示在jupyter notebook中的,这里我依然使用myPyhon2这个名字。
然后启动jupyter,会发现现在有了myPython2这个选项了!

其他:

一个方式是加了sudo手动指定python路径,一般是在anaconda2下,可以which一下看一下。(推荐)
另一个方法比较麻烦:
在第2步中可能会遇到问题,首先需要sudo权限,但是使用了sudo权限后,提示找不到ipykernel这个包。这里原因是sudo下调用的python不是你环境中的python,而是系统自带的python。如果遇到这样的情况,则需要修改系统默认的python版本。

首先登录root用户,或者sudo执行以下命令。
输入update-alternatives --list python查看可供替换的python版本。
如果提示没有,别担心,只是还没有被发现,我们需要告诉下系统。update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/local/share/jupyter/kernels/mypython2 1。–install 选项使用了多个参数用于创建符号链接。最后一个参数指定了此选项的优先级,如果我们没有手动来设置替代选项,那么具有最高优先级的选项就会被选中。
然后我们可以通过update-alternatives --config python来进行选择了。

jupyter notebook 添加 kernel

参考资料:
Jupyter增加内核
add python3 kernel to jupyter

这里以在python2环境下的notebook添加python3 kernel为例,
首先,确保python3环境下安装了ipykernel
pip3 install ipykernel
然后在python3的python.exe所在目录下执行 python -m ipykernel install
可以添加命令 –name kernelname 为kernel指定名字
查看jupyter notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec list可以查看当前的kernel
删除notebook kernel

使用命令jupyter kernelspec remove kernelname

kernel路径:C:/ProgramData/jupyter/kernels/kernelname

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### 解决 Jupyter Notebook Kernel 问题 当遇到 `no module named ipykernel` 错误时,表明 Python 环境缺少必要的模块来支持 Jupyter Notebook 的内核运行[^1]。为了修复这一错误并确保 Jupyter Notebook 正常工作,可以采取以下措施: #### 安装缺失的依赖项 如果提示找不到名为 `ipykernel` 的模块,则需通过 pip 或 conda 来安装该库。 对于使用 pip 用户来说: ```bash pip install ipykernel ``` 而对于 Anaconda 发行版用户而言,推荐采用 conda 方式来进行包管理: ```bash conda install ipykernel ``` 完成上述操作之后重启 Jupyter Notebook 应能解决问题[^4]。 #### 添加当前环境到 Jupyter Kernels 中 有时即使已经成功安装了 `ipykernel`,仍然可能无法识别新的 Python 版本作为可用选项之一。此时可以通过执行下面命令将现有虚拟环境中配置好的解释器加入到可选列表里去: ```bash python -m ipykernel install --user [--name <env_name>] ``` 其中 `<env_name>` 参数用于指定自定义名称以便区分不同版本间的差异;如果不提供此参数,默认会取用基础路径下的文件夹名作为标识符[^3]。 #### 删除不再使用的旧版Kernels 如果有多个重复或不必要的内核存在,可通过如下指令清理它们: ```bash jupyter kernelspec list # 查看已注册的所有kernelspecs及其位置 jupyter kernelspec uninstall <kernel_spec_name> ``` 这有助于减少混淆以及释放磁盘空间资源[^2]。 以上方法能够有效处理大部分关于 Jupyter Notebook 内核启动失败的情况。若按照这些指导仍未能恢复正常运作状态的话,建议进一步排查其他潜在因素,比如检查是否有权限不足等问题影响到了程序正常加载所需的文件。
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