conda环境启动jupyter notebook,但是环境没有切换的问题

在conda环境中,启动jupyter notebook后默认使用的是base环境。为切换到期望的环境,可以使用命令行安装并配置交互式内核。首先通过pip安装ipykernel,然后使用python-m ipykernel install命令指定用户、环境名称和显示名称。完成这些步骤后,即可在jupyter notebook的服务中选择正确的环境,并自由切换。

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问题描述:

在conda中切换环境,启动jupyter notebook后,启动的jupyter中的环境是base的环境,不是期望的环境。

解决方法:

简单的处理方式:配置交互式的内核

#pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#python -m ipykernel install --user --name conda_env_name --display-name name_in_jupyter
python -m ipykernel install --user --name pycor --display-name pycorrector

可以看到这样处理以后,可以在服务里面选择当前的jupyter的环境。

切换到自己想用的环境就可以正常运行了,环境可以在notebook里面自由切换

### 如何在 Conda 虚拟环境中安装和配置 Jupyter Notebook #### 配置概述 为了使 Jupyter Notebook 支持 Conda 创建的虚拟环境,需要执行一系列操作来确保虚拟环境中的 Python 解释器能够被 Jupyter 正确识别并使用。 --- #### 方法一:手动配置虚拟环境支持 Jupyter Kernel 1. **激活目标虚拟环境** 使用 `conda activate` 命令切换至所需的虚拟环境。 ```bash conda activate your_env_name ``` 2. **安装必要依赖项 `ipykernel`** 在已激活的虚拟环境中安装 `ipykernel`,这是让 Jupyter 认识该虚拟环境的关键组件。 ```bash conda install ipykernel ``` 3. **注册虚拟环境Jupyter** 执行以下命令将当前虚拟环境添加为 Jupyter 的可用 kernel。其中 `--name` 参数指定内部名称,而 `--display-name` 则定义显示名以便于区分不同环境[^2]。 ```bash python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "Python (your_env_name)" ``` 完成上述步骤后,在启动 Jupyter Notebook 时即可看到新添加的 kernel 显示选项。 --- #### 方法二:利用 `nb_conda_kernels` 自动管理多个环境 另一种更简便的方式是通过安装扩展工具 `nb_conda_kernels` 来实现自动化的多环境支持。 1. **全局安装 `nb_conda_kernels` 插件** 运行以下命令将其加入 base 或任意共享环境之中。 ```bash conda install nb_conda_kernels ``` 2. **无需额外设置** 安装完成后,当打开 Jupyter Notebook 后会自动生成对应所有已有 Conda 环境下的 kernels 列表供选择[^3]。 此方法减少了重复性的手工干预过程,尤其适合频繁切换多种项目场景下应用。 --- #### 移除不再使用的 Kernel(可选) 如果某些旧版本或者废弃测试用途的 environments 不再需要保留关联关系,则可以采用如下方式清理: ```bash jupyter kernelspec list ``` 查看现有规格清单找到待处理条目之后,输入相应卸载指令: ```bash jupyter kernelspec remove unwanted_kernel_specification ``` 这里替换掉 `"unwanted_kernel_specification"` 成实际要消除的目标名字[^4]。 --- ### 总结 无论是采取手动逐个绑定还是借助插件批量同步策略都可以达成预期效果即成功集成 Conda 构建出来的隔离空间给 Jupyter Notebook 平台调用。具体选用哪种方案取决于个人偏好以及工作流复杂度考量因素决定。 ---
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