Anaconda将虚拟环境配置到Jupyter kernel 出现的一些问题和解决

前言:

在Anaconda中为了安装tensorflow创建了一个虚拟环境,之后在往pycharm引的时候还是很方便的,但是在使用jupyter 时出现了一些问题,记录一波。

正文:

在使用jupyter时发现kernel不存在安装好的tensorflow,通过各种博客查询,是因为在创建这个虚拟环境的时候没有安装ipykernel包

然后我就开始了ipykernel包的安装,跟着步骤来:
1、通过Anaconda Prompt进入你创建的那个虚拟环境中,再进行后面的操作。

2、通过清华源安装ipykernel包

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注:注意最后面的<kernel_name>是你自己kernel的命名,自己改
3、之后进行以下操作。

python -m ipykernel install --name <kernel_name>

注:注意最后面的<kernel_name>是你自己kernel的命名,自己改。
eg:

python -m ipykernel install --name tensorflow2

4、在第3步结束后就算成功了,在完成这一步后我的电脑给我了这句话:

Installed kernelspec tensorflow2 in C:\ProgramData\jupyter\kernels\tensorflow2
在这里插入图片描述
我也不知道为啥他给我搞到C盘里面了,我的anaconda3完全是在D盘的,我都是在D盘操作的,我想着或许不影响,然后我就重新打开了我的jupyter,发现确实出现tensorflow2的kernel了,但是选中后依然无法import tensorflow,那应该就是这里出问题了啊。

然后我就尝试各种办法重新搞,看到某博文中的说法是这个kernel的路径应该是anaconda3/share/jupyter/kernels/
然后我就进行了下边这一步操作:

cd D:/anaconda3/share/jupyter/kernels

这一步的意思就是进入你的anaconda3的这个kernel目录下,然后重新进行2、3步命令操作,之后还是会报出Installed kernelspec tensorflow2 in C:\ProgramData\jupyter\kernels\tensorflow2

(当然这句话每个人的电脑可能不太一样哈)

然后再重新打开Jupyter就可以使用了。

总结 :

我这种解决办法虽然能用,但我并不是很清楚原因,不知道你们有没有这种情况,希望各位大佬能够指点迷津,如果有问题也欢迎留言讨论,更希望对你也有一定的帮助。

### 如何在 Anaconda 虚拟环境中正确安装并配置 Jupyter Notebook #### 创建虚拟环境 为了确保工作流程的独立性稳定性,在 Anaconda 中可以轻松创建一个新的虚拟环境。通过以下命令实现: ```bash conda create -n your_env_name python=3.x ``` 其中 `your_env_name` 是自定义的虚拟环境名称,而 `python=3.x` 表示指定 Python 的版本号[^1]。 激活新创建的虚拟环境可以通过如下命令完成: ```bash conda activate your_env_name ``` 此时终端提示符会显示 `(your_env_name)`,表明已成功切换至目标虚拟环境[^2]。 #### 安装 Jupyter Notebook 及其依赖项 进入所需的虚拟环境之后,需确认该环境中是否已经预装了 Jupyter Notebook。如果尚未安装,则可通过以下指令来执行安装操作: ```bash conda install jupyter notebook ``` 与此同时,为了让此特定虚拟环境能够被识别为 Jupyter 内核的一部分,还需要额外安装 `ipykernel` 并将其注册到 Jupyter 当中。具体步骤如下所示: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=your_env_name --display-name "Python (your_env_name)" ``` 上述代码中的参数解释如下: - `--name`: 设置内核的实际名称以便于内部调用; - `--display-name`: 设定展示给用户的友好型名称[^4]。 这样设置完成后,当启动 Jupyter Notebook 后就能看到新增加的一个选项卡对应刚才所建立好的虚拟环境下的 Python 解释器实例[^3]。 #### 验证配置成果 最后一步就是验证整个过程是否顺利完成。只需简单输入下面这条命令即可开启服务端口监听模式等待浏览器连接访问界面: ```bash jupyter notebook ``` 打开网页版应用后,请注意观察右上方是否存在名为 `"Python (your_env_name)"` 的 Kernel 列表条目。如果有则说明一切正常;如果没有可能是因为前面某些环节出了差错需要重新检查一遍前述指导手册内容。 ```python import sys print(sys.executable) ``` 运行以上脚本片段可以帮助进一步核实当前正在使用的确实是预期之内的那个专属路径位置上的 Python 版本文件地址信息。 ---
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