安装ipykernel报错：No such file or directory

tswr

已于 2022-09-26 20:45:52 修改

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分类专栏： bug整理文章标签：编辑器 jupter

于 2022-09-26 20:28:37 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_49643729/article/details/127060219

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本文介绍如何解决在PyTorch环境下安装ipykernel遇到的问题，并成功将其添加为Jupyter的解释器。主要步骤包括调整注册表设置、删除特定文件夹及使用Python命令完成安装。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述
为了将pytorch环境导入jupyter 在pytorch环境下安装ipykernel ：

conda activate pytorch
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ipykernel

报错如上图所示
去显示的目录下查看发现该文件是存在的
首先去注册表编辑器里将LongPathsEnabled值改为1
重新运行后仍然报错尝试各种方法也不行
最后直接删去pickleshare-0.7.5.dist-info文件夹运行成功

成功后运行

python -m ipykernel install --user --name=pytorch

即可在jupyter中添加pytorch解释器

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ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory解决方案

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07-25

11万+

本文主要介绍了ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory解决方案，希望能对使用Python的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）

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08-26

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大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。

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vscode需要下载ipykernel报错

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首先我们需要明确一个概念，即多进程的列表和普通的列表是不同的。总之，当你在使用Python的multiprocessing模块时遇到错误时，不要着急，仔细检查代码，特别是共享数据结构的使用方法，以确保程序的正确性。在上面的代码中，我们使用了Python标准库中的tempfile模块来创建一个临时目录，然后将其路径作为参数传递给Manager对象的构造函数。在上面的代码中，我们使用了Manager对象来创建了一个列表lst，然后启动了5个子进程去向列表中添加当前子进程的名称。最后输出了列表内容。

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vscode 首次执行 jupyter 时, 会提示需要安装 "ipykernel" 我经过大量的折腾依然无法成功安装. Running cells with 'Python 3.12.3' requires the ipykernel package. 最终是通过安装 #miniconda 创建 python 环境来解决. 运行成功

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执行pip install ipykernel爆红（大部分原因是因为网络超时）或者vscode使用Debug a Jupyter Notebook安装失败。安装完成后vscode就可以使用了。

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weixin_55853093的博客

03-23

5839

本文参考的链接是http://t.csdn.cn/MsyZB 非常感谢这位博主的无私分享！ 1.直接上代码 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ipykernel 2.如果成功的话恭喜你 3.要是没成功，你可以继续参考这篇文章 http://t.csdn.cn/MsyZBz 在此期间，你可能看到这样的报错，这是由于文件存放的名字太长了 ERROR: Could not install packages due

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在vscode中的jupyter使用虚拟环境的内核，在jupyter右上角点击切换后，运行代码显示该环境需要安装或者更新ipykernel 尝试pip install ipykernel --upgrade，问题解决。果然重装/升级是解决问题的两大法宝 ...

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jupyter内核是灰色的

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<think>好的，用户遇到了Jupyter Notebook或Lab中内核显示为灰色的问题，需要找到解决方法。首先，我需要回忆一下常见的导致内核无法启动的原因。通常，这种情况可能和内核配置、依赖项缺失、权限问题或者环境冲突有关。第一步，用户可能没有正确安装或激活内核。比如，如果使用虚拟环境，可能没有在环境中注册内核。这时候需要检查是否在正确的环境中安装了ipykernel，并使用`python -m ipykernel install --user --name=环境名`来注册内核。其次，权限问题也可能导致内核无法启动。特别是如果Jupyter安装在系统目录而用户没有足够的权限，或者配置文件权限不正确。可以尝试用`chmod`修改权限，或者以管理员身份运行Notebook。接下来，依赖项缺失也是一个常见问题。例如，tornado版本不兼容，或者某些必要的库没有安装。建议用户更新所有相关包，比如jupyter-client、ipykernel、tornado等，并确保版本兼容。还有可能是内核配置文件损坏。这时候需要检查`~/.local/share/jupyter/kernels`目录下的内核配置，确认kernel.json是否存在且路径正确。如果损坏，重新安装内核可能会有帮助。另外，浏览器缓存或扩展程序有时也会导致显示问题。清除缓存或使用无痕模式访问Jupyter，可以排除这方面的干扰。如果以上步骤都不奏效，可能需要更深入的日志分析。建议用户查看Jupyter的日志，通常通过启动时添加`--debug`参数，或者在命令行中查看报错信息，从而定位具体原因。最后，环境冲突也是一个可能性，特别是使用conda或其他环境管理工具时。创建干净的新环境，重新安装Jupyter和相关依赖，可能解决由冲突引起的问题。总结来说，解决步骤应该从检查内核安装开始，逐步排查权限、依赖、配置、缓存和环境问题，最后通过日志分析找到根本原因。同时，提醒用户注意版本兼容性和命令的正确使用方式，避免常见错误。</think>### Jupyter Notebook/Lab内核灰色问题解决方案当Jupyter Notebook/Lab显示灰色内核时，通常表示内核注册失败或启动受阻。以下是分步排查方案： 1. **验证内核注册状态** ```bash jupyter kernelspec list ``` 检查目标环境是否在输出列表中，未注册时需重新安装内核： ```bash # 在目标Python环境中执行 pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=myenv ``` 2. **权限修复（Linux/macOS）** ```bash chmod -R 755 ~/.local/share/jupyter chmod -R 755 /path/to/python/env/share/jupyter ``` 3. **依赖完整性检查** 更新关键组件： ```bash pip install --upgrade jupyter-client ipykernel tornado ipython ``` 注意Tornado版本兼容性，推荐6.1+[^1] 4. **内核配置文件验证** 检查`kernel.json`路径： ```bash ls ~/.local/share/jupyter/kernels/<kernel_name>/kernel.json ``` 确认`argv`字段指向正确的Python解释器路径 5. **浏览器环境重置** - 清除浏览器缓存 - 禁用所有扩展程序 - 尝试隐私浏览模式访问 6. **日志诊断** 启动带调试信息的Notebook： ```bash jupyter notebook --debug ``` 观察控制台输出的错误线索，典型错误模式包括： - `Timeout waiting for kernel_info`（通信超时） - `No such file or directory`（路径错误） - `ImportError`（依赖缺失） 7. **环境冲突解决方案** 对于conda环境： ```bash conda create -n jupyter_fix python=3.8 conda activate jupyter_fix conda install jupyter ipykernel ```