无法在Jupyter Notebook中选择特定的虚拟环境

最新推荐文章于 2025-01-28 11:54:25 发布
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文章标签： python
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版权

遇到问题：

今天在xshell的特定环境RL下输入

jupyter notebook

打开相应的网页，但是import RL环境下的包报错了

原因是

这里默认的是Python3这个环境，而不是我想要的RL

解决方法：

安装插件nb_conda即可！

conda install nb_conda

 

Cassie_pylua
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使用Anaconda创建了几个虚拟环境，但是在用jupyter-notebook时发现kernal中并没有显示，因此也无法使用这些虚拟环境中的包。比如我为了用旧版本的tensorflow，因此建了一个新环境tf1。下面总结一下我解决的步骤方法.在我操作这里时，总是报错说没有合适的版本，还见到有人说超时安装不了，推荐使用清华源，速度非常快，如下。检查该环境中的包目录，主要看有无jupyter、ipykernal。若没有jupyter，使用下面这条命令进行安装。若没有ipykernal，使用以下命令进行安装。
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Jupyter notebook虚拟环境选择 使用jupyter notebook进行探索性的数据分析相比于其他IDE例如Pycharm具有很明显的优势，通过配置nbextensions等插件以后，jupyter notebook将会变得无比的方便。然而jupyter notebook原生不支持选择虚拟环境，导致每次有新项目都需要重新配置一遍所有插件，非常麻烦。 最近发现使用nb_conda插件可以将jupyter notebook变成和pycharm一样可以选择运行环境。 使用nb_conda插件 在ba
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Jupyter notebook中切换Python 解释器
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打开jupyter，单击new可以看见jupyter中已经添加的python环境（选择某一个环境就使用该环境中的python解释器），这里我有一个名为Python 3的默认环境和一个我自己创建的名为py39的新环境。输入如下命令激活和切换环境，现在命令行已经转到python2.7的环境了（由于我给环境命名为中文，所以出现乱码，自己命名最好别用中文，我这里只是演示），查看python版本，可以看到是python2.7。输入如下指令，创建一个新的环境。输入如下代码，删除指定环境。
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Linux ubantu 服务器上使用jupyter notebook，默认的python环境可能不是我们想要的。我们需要自行添加python environment。
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### 配置和使用虚拟环境 为了能够在启动的 Jupyter Notebook 中配置并使用虚拟环境，需先创建所需的虚拟环境，并确保该环境中已安装 `ipykernel` 库[^1]。 #### 创建虚拟环境并安装依赖库 通过 Anaconda 来管理 Python 的不同版本及其对应的包集合是非常方便的做法。对于每一个想要在 Jupyter Notebook 中使用的特定工作流或者项目而言，建议为其单独建立一个虚拟环境来隔离各个项目的依赖关系。具体操作可以通过以下命令完成： ```bash conda create -n my_env python=3.x # 替换 '3.x' 为你希望使用的Python版本号 conda activate my_env # 激活新创建的虚拟环境 pip install ipykernel # 或者使用 conda 安装：conda install ipykernel ``` 上述指令中的 `-n my_env` 参数指定了新的虚拟环境名为 `my_env`；而后面的 `python=3.x` 则定义了此环境中所要安装的具体 Python 版本[^2]。 #### 将虚拟环境注册到 Jupyter Kernel 为了让 Jupyter 能识别这个新建好的虚拟环境作为可用 kernel，还需要执行一步额外的操作——即把当前激活的虚拟环境添加至 Jupyter Kernels 当中去。这可通过运行下面这条命令实现： ```bash python -m ipykernel install --user --name=my_env --display-name "Python (my_env)" ``` 这里的关键在于 `--name` 和 `--display-name` 这两个选项。前者用于指定内部名称以便于区分不同的 kernels；后者则是用户界面上显示的名字，便于直观理解哪个 kernel 对应哪一个虚拟环境。 一旦完成了以上设置，在重启 Jupyter Notebook 后就可以看到新增加的 Python 环境可供选择了。每当点击 New Button 新建笔记本文件时，应该能在下拉菜单里找到刚才设定的那个带有自定义名字的新 kernel[^3]。
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