jupyter notebook 创建文件没有conda 的虚拟环境解决办法

最新推荐文章于 2025-06-09 11:01:57 发布
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#ipython #conda #python #jupyter

该博客记录了在Windows10系统下的操作。首先进入虚拟环境安装ipykernel，接着在同一虚拟环境中，通过一系列操作将环境加入到notebook的kernel中，为相关技术操作提供了实践参考。

全部在window10系统下进行，均为自己操作成功后的记录

1.安装ipykernel

进入虚拟环境，输入

activate TF2.1
其中TF2.1为我的虚拟环境名称
安装ipykernel

conda install ipykernel

在这里插入图片描述

2.将环境加入到notebook的kernel中

1.延续第一步的做法，仍处于第一步的虚拟环境中
2.运行

python -m ipykernel install --user --name=TF2.1

接下来输入

jupyter notebook

即可进入notebook
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

政安晨——基于Ubuntu系统的Miniconda安装TensorFlow并使用Jupyter Notebook在多个Conda虚拟环境下管理测试
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
01-30 1577
为什么还要在Ubuntu的笔记本电脑上安装TensorFlow呢（CPU版本的）？ （1） 基本的工具能力的熟悉、学习、练习可很方便，随时打开就可以用，比如Jupyter Notebook等等; （2） 可以处理3阶张量的简单数据，尤其是与TensorFlow Lite等边缘计算（TinyML）结合的应用，在这个领域中也是有很多产业机会的。 所以咱们基于Ubuntu系统的Miniconda安装TensorFlow还是有意义。
Linux快速安装jupyter notebook&添加conda虚拟环境
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12-09 3375
Linux快速安装jupyter notebook
简单解决jupyter notebook没有其它conda环境及访问D,E盘的问题
Stanford6的博客
04-02 948
本教程是在windows系统上操作 1 解决jupyter notebook没有其它conda环境 1.1打开anaconda prompt, 在base环境下使用命令 conda install nb_conda 安装可能会很慢，需要切换conda源，在C:\Users\用户名\下打开.condarc文件（没有就新建一个） channels: #- defaults - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - ht
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07-17 5200
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jupyter notebook 中，没有conda环境 1、首先，在anaconda prompt 中，查看你已经创建过的conda 环境： conda info -e 2、进入想要在jupyter notebook中新建的环境： conda activate pytorch02 3、在改环境下，安装ipykernel 输入 y ，按 enter 安装 4、设置jupyter notebook python -m ipykernel install --name pytorch02 注：这里面
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jupyter notebook找不到conda的虚拟环境
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在Jupyter Notebook中无法使用创建的虚拟环境（如PyTorch）时，原因是该环境未被导入。解决方法如下：首先在虚拟环境中安装ipykernel包（conda install ipykernel），然后执行命令将虚拟环境添加到Jupyter中（python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name "显示名称"）。例如，名为pytorch的环境可设置为显示为"Python(pytorch)"
jupyter notebook如何使用conda的虚拟环境
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### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 Conda 虚拟环境 #### 创建新的 Conda 虚拟环境 为了在一个项目中隔离依赖项，可以创建一个新的 Conda 环境。命令如下： ```bash conda create --name my-conda-env python=3.x anaconda ``` 这里的 `my-conda-env` 是新环境的名字，可以根据需求更改名称。 #### 安装必要的包到虚拟环境中 激活刚刚创建的环境之后，安装所需的 Python 包以及 `ipykernel` 来支持 Jupyter Notebook 的内核功能。 ```bash conda activate my-conda-env conda install ipykernel ``` 这一步骤确保了该特定版本的 Python 和其他库只存在于这个独立的空间里[^1]。 #### 将虚拟环境注册为可用的 Jupyter 内核 为了让 Jupyter 认识到新建的 Conda 环境作为一个可选的内核选项，在上述环境下继续执行下面这条指令来完成注册过程: ```bash python -m ipykernel install --user --name=my-conda-env --display-name "Python (my-conda-env)" ``` 这里 `-n/--name` 参数指定了要关联的具体 Conda 环境名；而 `-d/--display-name` 设置的是显示给用户的友好名字。 #### 启动带有多个内核选择的 Jupyter Notebook 实例 最后一步就是启动 Jupyter Notebook 并通过浏览器界面挑选之前设置过的自定义内核来进行工作了。 ```bash jupyter notebook ``` 此时打开网页端口后应该能看到新增加的那个名为 “Python (my-conda-env)” 的 Kernel 可供选用。 对于某些特殊情况下可能还需要额外处理 Windows 下 PyWin32 组件的相关事宜，比如当目标是在 Anaconda 提供的基础之上进一步定制化某个专门用于金融分析之类的 ak_test 类型环境时，则需进入对应的 Scripts 文件夹路径下运行脚本以完成最终初始化操作[^2]: ```bash cd C:\path\to\Anaconda3\Scripts\ python pywin32_postinstall.py -install ```
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