服务器上虚拟环境里的jupyter notebook连接不上kernal,显示not connection to kernel

文章讲述了在服务器上创建新虚拟环境后,如何通过pip安装ipykernel和适应性地解决JupyterNotebook连接到新环境kernel时的错误,原因在于之前环境的JupyterNotebook未安装到新环境中。

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问题描述1

在服务器上新建了一个虚拟环境,下载了相关的包后,使用以下代码新建了kernal

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pytorch-0.3.0

然后输入jupyter notebook启动,却显示not connection to kernel

解决1

是因为的Jupyter notebook之前是安装到了base或者其他环境中,新环境下没有安装Jupyter notebook,因此连接出错。在新环境里重新pip install jupyter notebook即可

问题描述2

在vscode上选择内核时,选项为空,没有相应虚拟环境的内核。

解决2

确定将jupyter插件也安装到服务器上哦~

参考

http://t.csdnimg.cn/Ct2eH

### Jupyter Notebook 内核配置与问题解决 #### 配置 Jupyter Notebook 并安装 R 内核 为了在 Jupyter Notebook 中使用 R 编程语言,需要先安装 IRkernel。这一步骤会在 Jupyter Notebook 中注册 R 内核[^1]。 ```bash install.packages('IRkernel') IRkernel::installspec() # 将此内核添加到 Jupyter 应用程序中 ``` #### 更改 Jupyter Notebook 的工作目录 Jupyter Notebook 的根目录取决于执行 `jupyter-notebook` 命令的位置。通常情况下,在 base 环境下运行该命令,因为 jupyter-notebook 工具默认安装在此环境中。如果希望更改启动位置,则可以在特定文件夹中打开终端并输入 `jupyter notebook` 来指定工作区[^2]。 #### 删除再使用的内核 当再需要某个自定义内核时,可以通过卸载的方式清理资源: ```bash jupyter kernelspec list # 查看当前可用的内核列表 jupyter kernelspec uninstall my_kernel_name -y # 卸载名为my_kernel_name的内核 ``` 上述命令会提示确认删除操作;加上 `-y` 参数表示自动同意移除选定的内核规格。 #### 测试 PyTorch 环境是否正常工作 对于已经设置好的 Python 或其他语言环境(比如带有PyTorch库),可通过创建新的笔记本实例来验证其功能是否完好无损。例如,在新建立的Python3内核下的notebook尝试导入torch模块,并打印版本号以检验安装情况[^3]: ```python import torch print(torch.__version__) ``` #### 解决 Jupyter Notebook 启动失败的问题 遇到“一直处于内核正在启动”的状况可能是由于多种原因引起的,包括但限于内存足、依赖项冲突或是某些服务未正确初始化等。一种可能有效的方案是重新安装 Anaconda 发行版及其附带的 Python 版本,从而恢复干净的工作状态[^4]。
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