jupyter notebook中找不到anaconda中的python环境解决方法

本文介绍如何在Anaconda环境中正确配置并使用JupyterNotebook。通过安装nb_conda_kernels工具,可以实现在JupyterNotebook中切换不同的Anaconda环境,避免仅能使用系统默认PythonKernel的问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

安装好jupyter notebook

进入后发现只有系统的python kernel

进入anaconda任一python环境后再用

conda install jupyter 安装后还是没有anaconda环境

解决方法如下:

 

进入任意anaconda环境

安装nb_conda_kernels工具

conda install nb_conda_kernels

随后再次启动jupyter notebook

你会发现已经有了anaconda中的python kernel了

éæ©ç¹å®çkernelå è½½

æ¹åå½ånotebookçkernel

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.10

Python3.10

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### Jupyter Notebook 配置 Anaconda 虚拟环境方法 为了使 Jupyter Notebook 能够检测到由 Anaconda 创建的虚拟环境,可以按照以下方式完成配置: #### 安装必要的依赖库 首先,在目标虚拟环境中安装 `ipykernel` 和 `nb_conda` 库。这两个库分别用于支持 IPython 内核以及提供 Conda 环境和包管理扩展功能。 ```bash conda install ipykernel nb_conda ``` 此操作完成后,Jupyter Notebook 将能够识别并加载指定的 Conda 环境[^1]。 #### 注册虚拟环境Jupyter Kernel 在目标虚拟环境中运行以下命令以注册该环境对应的 Python 内核给 Jupyter 使用: ```bash python -m ipykernel install --user --name=env_name --display-name="Python (env_name)" ``` 其中: - `env_name` 是指代具体 Conda 环境的名字; - `--display-name` 参数定义了在 Jupyter Notebook 中显示的名称。 通过上述步骤,可以在启动 Jupyter 后于界面右上角选择对应内核[^3]。 #### 查看特定环境下的已安装库列表 如果需要确认某 Conda 环境内的库情况,可执行如下命令: ```bash conda list -n env_name ``` 这有助于验证所需库是否已被正确安装到目标环境中[^2]。 #### 特殊场景处理(如 PyTorch) 对于某些特殊需求场景,比如安装完 PyTorch 后仍无法被 Jupyter 正常探测的情况,则需额外确保基础组件的存在性。此时应在相应环境中依次安装 `ipython`, `jupyter`, 及 `nb_conda`: ```bash conda install ipython jupyter nb_conda ``` 这样即可解决因缺少必要模块而导致的功能缺失问题[^4]。 综上所述,遵循以上流程便能有效实现让 Jupyter Notebook 成功发现并通过 Anaconda 所构建的各种独立工作空间的目的。
评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值