jupyter notebook python3.7.1_anaconda使用以及创建python3.7+pytorch1.0虚拟环境以及Jupyter notebook初级使用...

查看所有已安装的软件包

$ conda list

# packages in environment at S:\Users\jiangshan\Anaconda3:

#

# Name Version Build Channel

_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 defaults

alabaster 0.7.12 py37_0 defaults

anaconda 2018.12 py37_0 defaults

........

查看当前存在哪些虚拟环境

$ conda info -e

# conda environments:

#

base * S:\Users\jiangshan\Anaconda3

创建python-pytorch=1.0虚拟

$ conda create -n deeplearning python=3.7 matplotlib cudatoolkit=10.0.130 ninja=1.9.0 pytorch=1.0.1 torchvision=0.2.2

【# 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.7】

Jupyter notebook改变默认的工作目录

查看配置文件位置

jupyter notebook --generate-config

Writing default config to: C:\Users\jiangshan\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

打开jupyter_notebook_config.py找到如下

## The directory to use for notebooks and kernels.

#c.NotebookApp.notebook_dir = ''这一行修改如下：

windows是双斜杠(\\)，linux是反斜杠(/)

c.NotebookApp.notebook_dir = 'F:\\workspace'

# 更新conda版本

conda update conda

# 其中更新命令不仅仅会更新conda的版本，同时会自动更新相关的包，

# 其实，也可以使用这个命令来更新Anaconda版本

conda update anaconda

# 切换环境

# Linux, OSX:

source activate deeplearning

# Windows:

activate deeplearningy

# 切换回默认环境(root)

# Linux, OSX:

source deactivate

# Windows:

deactivate

# 对虚拟环境中安装额外的包

# 使用命令conda install -n env_name [package]即可安装package到env_name中

# 复制一个和指定环境完全相同的环境

# 复制环境

conda create --name newname --clone deeplearning

# 环境也可以在不同机器之间进行复制

# 只要将要复制的环境导出为*.yml配置文件，

# 再到指定机器上创建时指定配置文件即可

# 导出配置文件

conda env export --name deeplearning > deeplearning.yml

# 根据配置文件导入环境

conda env create -f deeplearning.yml

# 更新软件包

conda update --name deeplearning pkgname=2.1

# 查找可用python版本

conda search --full-name python

# 查找名称完全匹配python的软件包，而不是名称还有python的软件包，

# 可以在创建环境时指定python版本

# 卸载包

# 删除指定环境中的指定包

conda remove --name deeplearning pkgname

# 卸载环境

# --all参数表示移除环境中的所有软件包，即删除整个环境

conda remove --name deeplearning --all

# jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的python kernel

首先向虚拟环境安装ipykernel

conda install -n deeplearning ipykernel

python -m ipykernel install --user --name deeplearning --display-name "DLPytorch1.0" # 进行配置

# Installed kernelspec deeplearning in C:\Users\jiangshan\AppData\Roaming\jupyter\kernels\deeplearning

# 启动jupyter notebook，然后在"新建"中就会有DLPytorch1.0这个kernel了

jupyter notebook

指定目录

jupyter notebook dir_path_nanme