在jupyter notebook中使用conda创建的虚拟环境——学习分享

jupyter notebook新手小白,原本装的是tensorflow=1.14,但是在进行深度学习时,遇到需要tensorflow=2.x版本,这就需要我在jupyter notebook中更换tensorflow版本,下面是我看到的一些讲的比较清楚的网址分享:

1. https://blog.youkuaiyun.com/qq_36017609/article/details/104271429
2. https://blog.youkuaiyun.com/u013517182/article/details/93051349

上面这两个网址,写的过程简单明了,确实帮我在jupyter notebook中,添加了我新建的 tf2.x 虚拟环境在这里插入图片描述
有一个问题就是,当我真正去使用jupyter notebook在 tf2.x 这个虚拟环境下,导入tensorflow进行测试时,还是显示我之前的1.14版本
在这里插入图片描述

解决更换tensorflow版本的网址分享:

1. https://www.zhihu.com/question/355062156
2. https://blog.youkuaiyun.com/qq_23590921/article/details/103084460

然后我看的一种解决办法,就是你先使用 conda activate tf2.x 命令激活你所需要的虚拟环境(这里我需要的是tf2.x),然后你会发现你的路径前面就会多出 (tf2.x)的前缀。
在这里插入图片描述
这个时候,使用 pip install jupyter 命令,在tf2.x这个虚拟环境下,重新安装jupyter,之后输入 jupyter notebook 启动该虚拟环境下的jupyter,导入tensorflow进行测试,成功显示我的2.6版本
在这里插入图片描述
新手小白会继续学习,继续补充,继续加油!!!善良美丽可爱冰雪聪明的你一定知道“赠人玫瑰,手有余香”这个道理,动动你的小指头,点个鼓励的嘛~
至此完结撒花~~~~~~~~~~~~~

### 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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