配置jupyter notebook到conda env虚拟环境里可运行

最新推荐文章于 2025-10-12 23:18:36 发布
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博客内容展示了一条Python命令，即使用`python -m ipykernel install --user --name env_name`来安装ipykernel并指定环境名称，这在Python开发环境配置中较为重要。
python -m ipykernel install --user --name env_name
Jupyter Notebook切换Python虚拟环境
风口IT猪的成长录
08-31 1206
Jupyter Notebook切换Python虚拟环境问题描述解决方案 问题描述 因为需要在Jupyter Notebook使用不同版本的Python，便需要切换环境。 解决方案 为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件。 打开Anaconda Promot，activate environment，激活你需要的环境，执行一下代码： conda install nb_conda 再重新开启Jupyter Notebook： jupyter notebo
为jupyter notebook配置conda新环境
weixin_67173520的博客
09-09 605
1.在环境中装pytorch，去网站。: 安装numpy sklearn包。: 看这个环境下安装的包和版本。寻找合适的版本下载。
Jupyter Notebook切换虚拟环境(Kernel管理)
soumns丶涛的博客
02-23 1258
管理 kernel 包括新增、删除和切换不同的 kernel，以便在不同的虚拟环境中运行代码。我们在使用Jupyter Notebook的时候，打开文件发现只有一个Python3(ipykernel)，我们自己在conda中创建的虚拟环境为什么没有显示出来，今天我就来和大家一起讨论一下！通过以上步骤，你就可以有效地管理 Jupyter Notebook 中的 kernel，确保在不同的虚拟环境中顺利运行代码。这样，你就可以在 Jupyter Notebook 中选择并使用这个新的 kernel。
jupyter notebook中切换虚拟环境
fksfdh的博客
05-28 580
一、Anaconda Jupyter notebook 如何进入F盘： 1、打开Anaconda Prompt 2、输入f: 进入F盘 3、然后输入Jupyter notebook 二、jupyter notebook中如何切换虚拟环境 1、打开Anaconda Prompt，输入conda install -n env-name ipykernel，在虚拟环境下创建kernel 2、激活虚拟环境：conda activate env-name 3、将该虚拟环境写进notebook的kernel中：pyt
Conda虚拟环境与Jupyter完美结合。
最新发布
FNo_24oc的博客
10-12 310
Conda是一个强大的包管理和环境管理工具，适用于Python和其他语言。通过创建虚拟环境，可以隔离不同项目的依赖，避免包冲突。以下步骤展示如何创建虚拟环境并在Jupyter Notebook中集成。虚拟环境的一个关键优势是隔离依赖，避免全局包冲突。以下方法帮助检查环境中的包状态。确保已安装Anaconda或Miniconda。为确保Jupyter Notebook识别虚拟环境，需安装。下载并按照提示完成安装。在Jupyter界面中，新建笔记本时选择。若输出显示无冲突，则环境正常；内核即可使用该环境。
Jupyter Notebook 切换虚拟环境
目前专注区块链相关技术的学习与分享
06-05 1589
Jupyter Notebook 切换虚拟环境
精选资源
如何在Jupyter Notebook切换conda虚拟环境
01-21
首先激活添加入的conda环境 Linux&mac环境： ...我们已经在创造的环境中安装了ipykernel了，所以，我们直接在环境里执行下面的代码来手动添加kernel进jupyter notebook。 python -m ipykernel install --u
jupyter notebook配置conda中的环境
m0_56843848的博客
09-15 1029
在Jupyter Notebook的界面中，右上角会显示当前内核（kernel）。通过点击它来选择要在Notebook中使用的Conda环境。：接下来，需要将Conda环境添加到Jupyter Notebook中，以便在Notebook中选择和使用它。包，以便将Conda环境添加到Jupyter Notebook中。使用以下命令安装：​​​。：在cmd中输入：Jupyter Notebook。替换为想要在Notebook中显示的环境名称。：Conda环境中安装它。：在激活环境后，需要安装。
Jupyter notebook和Conda使用
记录学习过程中的笔记
10-20 1236
Jupyter notebook(此前被称为IPython notebook)是一个基于网页的交互式笔记本，支持运行多种编程语言(主要是Python和R语言，最主要的就是Python)。Jupyter notebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等。
Jupyter Notebook切换虚拟环境
xyy的博客
03-17 1481
Jupyter Notebook换虚拟环境。
Jupyter notebook切换虚拟环境
2401_82799238的博客
03-21 482
【代码】Jupyter notebook切换虚拟环境。
jupyter notebook切换虚拟环境
weixin_39559994的博客
05-17 1025
jupyter notebook切换虚拟环境 下面的操作建立在已经安装完成了anaconda 环境名称：就是conda建立的虚拟环境的名称，我创建的是：pytorch_gpu 第一步：打开anaconda prompt，安装ipykernel conda install ipykernel 第二步：创建conda虚拟环境，环境名称为：pytorch_gpu conda create -n pytorch_gpu python=3.8.8 第三步：安装虚拟环境的ipykernel，并激活虚拟环境 cond
jupyter notebook 切换虚拟环境
goodman_lqifei的博客
05-13 591
我有base环境和tf2虚拟环境。 打开jupyter notebook默认且在base环境下 如何向切换环境，需要做到一下： 一：先激活tf2环境 二：在命令行输入 python -m ipykernel install --name tf2 这样在打开jupyter notebook中就有tf2环境的选项如下图所示 ...
【环境配置】Jupyter Notebook切换虚拟环境
Glass_Gun的博客
12-28 1995
通过以上方法，你可以在Jupyter Notebook中灵活地切换和使用不同的虚拟环境。
Jupyter Notebook 切换虚拟环境(保姆级教程)
热门推荐
m0_57539383的博客
03-28 1万+
很多人在深度学习的过程可能需要在不同的虚拟环境中切换。这些环境不乏包括tensorflow, pytorch, paddlex等不同的框架。正常情况下，我们可以在cmd上使用 conda activate 虚拟环境名称来进行环境的切换。 本文将按步骤为jupyter notebook添加已配置好的虚拟环境。 具体流程： 1. 查看当前jupyter notebook的环境： 从上面可看出当前jupyter只有一个python 3的环境。 2. 在cmd中切换至想要添加的环境： 3..
【Jupyter notebook】实现虚拟环境的切换
zzy_NIC的博客
08-01 4275
jupyter notebook 实现虚拟环境的切换 ​ 在深度学习的过程中，经常会遇到需要使用不同版本的python版本和一些不同版本的包，这时使用虚拟环境能方便对这些包进行分区与管理，给项目一个稳定的环境。 ​ 在创建了虚拟环境的前提下，如何在jupyter notebook中实现虚拟环境的切换是许多用户经常遇到的问题，下面是实现这一操作的具体过程。 （1）打开Anaconda Prompt查看现存虚拟环境 (base) C:\Users\dell>conda env list （2）在命令行的
配置jupyter notebook连接conda环境
03-19
### 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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