在jupyterlab中使用anaconda配置的虚拟环境 配置jupyter kernel

最新推荐文章于 2025-03-07 10:23:02 发布
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分类专栏： linux python jupyter anaconda anaconda 不可或缺的python环境神器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/90601452
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conda activate tensor13
conda install ipykernel


(tensor13) liutian@master:~$ ipython kernel install --user --name tensor13
Installed kernelspec tensor13 in /home/liutian/.local/share/jupyter/kernels/tensor13

linux打开anaconda的jupyter_Anaconda的jupyter打不开
weixin_39747399的博客
12-19 1260
在linux的anaconda安装好了，接下来发现jupyter打不开。总是无疾而终于是开始查解决办法。找到一个相关的动手验证：(base) root@li-PC:~/anaconda3/bin# jupyter-lab --allow-root[I 20:50:22.764 LabApp] JupyterLab extension loaded from /root/anaconda3/lib/...
Jupyterlab中使用Anaconda创建的虚拟环境
weixin_43722223的博客
07-26 3748
Jupyterlab中使用Anaconda创建的虚拟环境1 在anaconda中启动jupyterlab2 创建并配置虚拟环境3 使用新创建虚拟做为内核新建notebook 1 在anaconda中启动jupyterlab Anaconda安装好后便有BASE(root)环境，默认安装了，notebook和lab。 2 创建并配置虚拟环境 打开cmd，输入以下命令创建虚拟环境，其中‘test’为虚拟环境名，‘python=3’指定python为最新版本。 conda create -n test
jupyter-lab识别anaconda虚拟环境
dc90000的博客
09-20 1433
问题描述 在Jupyter Notebook/JupyterLab中想要识别虚拟环境， 需要在虚拟环境中安装nb_conda包， 但是最近几个月来总出现安装错误（虽然conda list显示已安装）， 如下， 且jupyter-lab中无法识别出虚拟环境： 解决版本： 先conda install nb_conda ipykernel; 激活环境后运行下面命令， 其中torch...
jupyter notebook内核正忙问题
m0_62064241的博客
08-13 2009
。jupyter notebook内核正忙问题
jupyter lab中使用conda环境
qq_52681218的博客
03-07 285
在默认的lab中，系统无法识别到其他的虚拟环境，即默认为base，而在深度学习中，我们常常要使用不同的环境来进行实验，而最好用的莫过于anaconda，因此，我们的需求是：在lab中识别并启用anaconda的其他环境系统中有以下的环境，如何让jupyter识别以下的环境？直接上干货之后我们就会发现，在lab中能够找到环境啦即使你在base环境中安装了，你仍然需要在每个想要在Jupyter中使用的环境中安装ipykernel。
anaconda，jupyter notebook管理 kernel
pentiumCM的博客
07-01 2396
文章目录jupyter notebook管理 kernel一、jupyter notebook 新增 kernel二、jupyter notebook 删除 kernel jupyter notebook管理 kernel 一、jupyter notebook 新增 kernel jupyter notebook启动是默认采用的是anaconda的base环境。下面将介绍如何给jupyter notebook指定新的环境： conda新建python环境： conda create -n machine
日常bug---Anaconda的Jupyter内核切换
dinosaurlu的博客
11-20 1743
一、问题：在虚拟环境B下打开Jupyter使用的还是base下的Python内核，因此无法使用B下安装的一些包。 二、原因：默认使用的是base下的Jupyter，该Jupyter只使用base的Python内核。 三、解决问题思路： 思路1：将虚拟环境的内核添加到这个Jupyter中。 思路2：在虚拟环境下也安装Jupyter，这样它默认使用的就是虚拟环境的内核。 四、背景知识： 1. 在Jupyter中运行： import sys sys.executable 可查看当前Jupyter
Linux服务器安装Anaconda 配置远程jupyter lab使用虚拟环境
qq_42108074的博客
09-26 1157
yes|no]"这个提示词，然后输入。直接在环境里执行下面的代码来手动添加kernel进jupyter lab。可以下载以前的版本，注意需要选择自己需要的版本。端口号输入到浏览器中，比如我这里在浏览器中输入。键，之后输入需要安装的目录，我这里选择的是“输入密码就可以进入了，选择自己刚刚创建的名为。重新打开远程登录，直接进入到基本环境里。保存好，因为接下来需要把它输入到。是官网网址，可以下载最新版本。然后按下回车，就会自动跳转到。,之后输入两次一样的密码。每输入一行就按一下回车键。查看一下上边输入的内容。
28.Anaconda安装jupyter notebook、jupyterlab及体验
迷逝
08-14 3351
手贱，不小心将Anaconda自带得jupyter给卸载了，没法子了查了好多资料都比较麻烦，所以自己摸索着重新安装，记录一下心得。说明：Anaconda没有加入环境变量，Anaconda官方建议不要将Anaconda加入环境变量，这就意味着他和python是可以共存的。
anaconda创建新环境后，在jupyterlab中显示的问题
Geoffrey_Zflyee的博客
12-23 8602
本帖主要为了解决创建新环境后，在jupyterlab中显示的问题，主要内容有两个部分： 1. 在anaconda中创建新的环境，具体内容见[**虚拟环境创建**](https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=107706417) 2. 在jupyterlab中添加并显示新的环境，主要讲解本部分内容。
Jupyter | 如何在Jupyter应用中添加、删除虚拟环境
猫天意的博客
06-05 816
如何在Jupyter应用中添加、删除虚拟环境
linux anaconda下使用jupyter
shuijinghua的博客
07-06 1035
1. 进入anaconda打开一个终端，输入 conda activate source activate wh jupyter notebook --allow-root
如何给jupyter notebook增加新的python内核
cc_sensi的博客
02-24 1121
刚在电脑上创建了pytorch虚拟环境,如何创造虚拟环境参考下面网址 https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11824433.html。 这个网站里面也讲了如何给给jupyter notebook增加新的python内核, 简单来说就是先进入新的虚拟环境, (我这里的新环境名字为pytorch) conda activate pytorch 然后安装pip install ipykernel pip install ipykernel 之后还是在这个
ubuntu 14.04 处理 通过anaconda启动jupyter报错
嘿芝麻的树洞
10-29 1506
笔者在Ubuntu通过安装来anaconda来使用jupyter notebook，anaconda是目前python数据分析最好用的发行版，集成了很多常用的数据分析模块，如果是自己安装python环境，坑很多的。 在linux下安装也很简单，将anaconda.sh上传到linux后，执行 bash anaconda.sh，根据提示安装即可，最后一部是询问是否将python加入环境变量，选择y
Anaconda及jupyter出现的各种问题
沉在海里的鱼的博客
10-30 1210
前言 国庆的末尾，班里的一名大佬在班群里发了一个比赛链接，说是找队友，我好奇问了一下，数据分析？没学过，只学了点python；然后大佬就找我聊，最后拉我进队了，然后我长达20多天的划水之路就开始了(滑稽脸)。 嗯，虽然这是一个划水之路，但是还是学到了挺多东西的（知识？是什么玩意？）。嗯，主要是anaconda的安装和jupyter的使用问题，所以写这篇博客，就是想将自己在使用anaconda以及jupyter过程中使用的问题进行一下总结。 嗯，就按博主出...
Linux安装Anaconda配置Jupyter notebook
weixin_38023225的博客
05-14 1710
1.Linux安装Anaconda 参考：Linux环境安装Anaconda详细教程 2.配置Jupyter 1)生成登陆密码（后续配置文件，登录时候需要) 输入两次密码 python # 进入python终端 from notebook.auth import passwd passwd() 记住输出的密码钥匙字符串‘sha1:7c4fcb395887:52d061c8399e04d9aac678635192056b5c84da10’， 然后通过exit()退出ipython环境
linux的anaconda3环境下安装jupyter notebook
weixin_38942159的博客
05-27 1607
linux的anaconda3环境下安装jupyter notebook 首先进入ipython环境，并设置密码，依次输入以下代码： python from notebook.auth import passwd passwd() 输完之后会让输入密码，以及确认密码，就是jupyter notebook的登陆密码，这之后会产生一个字符串，这个字符串必须记住，后面有用，再用exit()退出，如下图所示： 再cd到anaconda3的jupyter目录下，命令如下： cd /home/wangsiling/
（记）安装anaconda后给jupyter notebook增加kernel
ayatou666的博客
04-20 1675
在64位raspbian树莓派下安装jupyter notebook 成功启动一次后，便遇到一连串的错误，像是无法访问一个32位的lib共享文件，无法删除，源出错......于是重新转战平台(虚拟机kali linux ),选择anaconda大礼包(从官网下载镜像，bash安装)。jupyter notebook默认使用Python2的kernel:1.于是，我用conda尝试创建python3...
Jupyter中kernel的添加与删除
Steven_Zhang_的博客
11-24 1025
Jupyter 中kernel的添加与删除conda虚拟环境的创建添加虚拟环境的kernel到jupyter从jupyter中删除虚拟环境kernel conda虚拟环境的创建 conda create -n xxx(虚拟环境名) python==3.x 添加虚拟环境的kernel到jupyter conda activate xxx #进入到该虚拟环境中 pip install --user ipykernel #安装ipykernel python -m ipykernel install --use
jupyterlab配置虚拟环境
最新发布
03-08
### 如何在 JupyterLab 中配置和使用 Python 虚拟环境 #### 创建虚拟环境 为了在 JupyterLab 中使用特定的 Python 版本或库集合，可以先通过 Conda 或者 venv 工具来创建一个新的虚拟环境。对于基于 Anaconda 的设置来说，推荐使用 `conda` 命令行工具来进行操作。 ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 这条命令会建立名为 `myenv` 的新环境，并安装指定版本的 Python 解释器[^4]。 #### 安装必要的内核模块 为了让新建的虚拟环境能够在 Jupyter Notebook/Lab 中作为可用选项显示出来，还需要在这个环境中安装 IPython kernel： ```bash pip install ipykernel -i https://pypi.douban.com/simple ``` 这一步骤确保了该环境下所有的包都可以被 Jupyter 访问到。 #### 注册新的 Kernel 到 Jupyter Lab 完成上述准备工作之后，就可以把当前激活的虚拟环境注册成一个可以在启动时选择的新Kernel: ```bash python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)" ``` 这里的关键参数解释如下： - `--name`: 给定内部使用的唯一标识符； - `--display-name`: 用户界面上展示的名字； 这样做的好处是可以让多个不同配置下的 Python 运行时共存于同一个 Jupyter 实例之中[^1]。 #### 启动带有自定义环境支持的 Jupyter Lab 最后，在希望调用特定虚拟环境的情况下开启服务端程序即可： ```bash PS C:\Users\username> jupyter lab ``` 此时打开浏览器访问 http://localhost:8888/tree ，应该能在新建文档页面看到之前设定好的 “Python (myenv)” 选项卡[^3]。
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