anacaoda中创建虚拟环境，并在jupyter中添加内核（kernel）

最新推荐文章于 2025-06-10 12:45:25 发布
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文章标签： anaconda 虚拟环境 内核kernel jupyter
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ziqu5721/article/details/89349815
本文详细介绍如何使用Anaconda创建、激活、离开和删除虚拟环境，以及如何在Jupyter中添加和删除虚拟环境内核。涵盖conda命令行操作、ipykernel安装与配置等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

anaconda中创建虚拟环境
  1. 查看已创建的虚拟环境
conda env list
  1. 创建虚拟环境
conda create -n envname(虚拟环境名字) python=3.6
  1. 激活环境
source activate envname
  1. 离开环境
source deactivate
  1. 删除环境
conda env remove -n envname
在jupyter中添加内核

首先进入虚拟环境

  1. 安装ipykernel
pip install ipykernel
  1. 添加虚拟环境kernel
python -m ipykernel install --user --name envname
  1. 查看当前可用的虚拟环境内核
jupyter kernelspec list
  1. 删除kernel
jupyter kernelspec remove envname
geekxiaoz
关注
anaconda创建虚拟环境并配置到JupyterNotebook
lyccomcn的博客
06-04 2731
其中，base环境即是当前的环境，也是anaconda自带的环境，其他环境例如pssquant环境是自己创建的虚拟环境。如上图所示，在开始菜单中扎到Anaconda Prompt(Anaconda)并打开。在命令行窗口中输入命令。接下来，再运行JupyerNotebook的时候，选择内核时就会出现test啦！在test虚拟环境下输入命令。安装ipykernel库。
jupyter notebook上完美运行tensorflow、keras
未来可期
10-05 3939
jupyter中使用TensorFlow 在激活TensorFlow之后安装ipython和jupyter Tensorflow的安装见之前发的 win10+python3.6+tensorflow-cpu+keras+Pycharm环境下的tensorflow配置方法 接win10+python3.6+tensorflow-cpu+keras+Pycharm环境下的tensorflow配置方法 (tensorflow) C:\Users\Administrator>python Python 3.
创建虚拟环境-安装keras踩过的坑
u010970317的博客
08-04 2878
凡是信心很重要，首先，这事很简单，不要畏难，一步一步操作就OK~~ 1.创建新环境 conda create --tf2.0 python=3.7 2.激活环境 conda activate tf2.0 3.安装tensorflow pip install --upgrade pip pip install tensorflow 坑来了：巴拉巴拉冲突，要测试新的解析器，请使用–use-feature=2020-resolver标志。 解决：pip install tensorflow --use-feat
Anaconda创建虚拟环境并配置Jupyter内核
qq_43907296的博客
04-04 704
我的理解是，比如我们要做深度学习，需要安装tensorflow、pytorch等库，这其中就存在库的相互依赖的问题，base环境中的库已经很多了，有可能和我们要安装的库存在冲突等问题，这也是我们在用pip命令无脑安装库时容易出现各种奇怪的bug的原因。那怎么办呢？虚拟环境就为我们解决了这个问题，其实虚拟环境这个名字听着不够直白，说白了就是再创建一个或多个类似于base一样的环境。
关于conda虚拟环境和jupyter内核的问题
欢迎大家来到我的博客，希望我分享的东西能够帮到你们
06-10 373
关于Jupyter内核和Conda虚拟环境的问题
Anaconda环境创建，和jupyter内核配置（详解）
qq_40757747的博客
06-29 667
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Anaconda配置虚拟环境并为Jupyter notebook添加内核｜功能
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conda jupyternotebook 安装anaconda 安装jupyter notebook 为jupyter notebook 添加目录功能 使用pip 安装jupyter notebook ipykernel 为jupyter notebook 添加新内核
Anaconda为Jupyter notebook添加内核(kernel)
fyfy96的博客
08-28 727
Anaconda安装及创造环境看这篇：https://blog.youkuaiyun.com/fyfy96/article/details/128155222?
Anaconda、Jupyter使用（创建虚拟环境并在Jupyter中添加内核）
Stack It Up
08-21 964
参考这位博主~，写的很详细，以下主要写一些常用的操作。
在Jupyter notebook中添加虚拟环境
王尼莫的博客
04-23 2925
通常我们打开Jupyter notebook，创建一个新文件，只有一个Python3，但是我们也会想使用自己创建的虚拟环境，很简单仅需几部即可将自己的conda环境添加到jupyter notebook中。
【jupyter添加虚拟环境内核（pytorch、tensorflow）- 实操可行】
qq_43732429的博客
01-16 2077
jupyter添加虚拟环境内核（pytorch、tensorflow）：查看环境——进入环境——安装ipkernel——添加内核，pytorch和tensorflow添加过程相同。
Anoconda虚拟环境下打开jupyter notebook出现The kernel has died, and the automatic restart has failed的解决办法
12-21
这时，问题应该已经得到解决，你可以打开Jupyter Notebook，从“kernel”菜单中选择“change kernel”，看到你新创建的内核名称，并进行切换，之后就可以正常使用了。 遵循这些步骤，大多数情况下都能解决Anoconda...
linux+Anaconda+conda创建Keras(tensorflow)虚拟环境
qq_44881930的博客
08-07 376
#root用户安装 [root@node1 ~]#yum install -y lrzsz [root@node1 ~]#yum install -y bzip2 #以下内容可以普通用户安装 1、Anaconda安装 Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。 或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址，最新版本。 然后执行 ba
jupyter设置anaconda的kernel
给时光以生命
12-12 362
https://blog.youkuaiyun.com/wj1066/article/details/72891667
【Anaconda】- Anaconda jupyter kernel 的创建与删除
兀坐晴窗独饮茶
10-27 5211
创建虚拟环境 conda create -n 虚拟环境名称 python=python版本 conda create -n tensorflow python=3.6 激活环境 conda activate tensorflow 安装ipykernel模块 conda install ipykernel 注意 : 如果只是想让jupyterlab 识别python环境 参考 : 【An...
anaconda的kernel对jupyter可见
weixin_30335575的博客
03-29 160
在anaconda的kernel下，安装nb_conda_kernels conda install nb_conda_kernels 参考这篇博客 转载于:https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/10623362.html
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超详细介绍：Anaconda及其他说明及安装
jupyter lab安装及环境kernel配置(主要配置anaconda中虚拟环境)，jupyter lab插件安装...
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前言本文主要是记录一般工具的安装和使用，方便大家使用，也方便自己查看主要包含jupyter lab安装jupyter lab插件安装jupyter lab配置anaconda的虚拟环境到k...
如何将虚拟环境添加到 Jupyter Notebook 的内核中？
最新发布
08-03
在 Jupyter Notebook 中添加虚拟环境作为内核，需要确保虚拟环境已正确配置，并通过 `ipykernel` 模块将其注册为可用内核。以下是具体步骤： 1. 创建并激活虚拟环境（如已有虚拟环境可跳过）： ```bash conda create -n your_env_name python=3.x conda activate your_env_name ``` 其中 `your_env_name` 为自定义的环境名称，`python=3.x` 为指定的 Python 版本[^2]。 2. 在激活的虚拟环境中安装 `ipykernel` 和 `ipywidgets`： ```bash pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ipywidgets -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这些包是支持 Jupyter 使用虚拟环境的核心依赖[^3]。 3. 将虚拟环境注册为 Jupyter 内核： ```bash python -m ipykernel install --user --name=your_env_name --display-name "Python (your_env_name)" ``` 其中 `--name` 是内核的标识名，`--display-name` 是在 Jupyter Notebook 中显示的名称[^3]。 4. 验证内核是否注册成功： ```bash jupyter kernelspec list ``` 此命令会列出所有已注册的内核，确认新添加的虚拟环境内核是否出现在其中[^3]。 5. 启动 Jupyter Notebook 并切换内核： - 打开 Jupyter Notebook 后，在新建 Notebook 时或通过顶部菜单 `Kernel` -> `Change kernel` 选择刚刚添加的虚拟环境内核。 - 确保选择的内核与当前使用的虚拟环境一致，以避免出现 `ModuleNotFoundError` 或 `NameError` 等问题[^1]。 若在使用过程中仍然无法识别虚拟环境中的包，可以检查内核所指向的 Python 解释器路径是否正确。在虚拟环境中执行以下命令查看当前内核的解释器路径： ```bash which python ``` 同时查看内核配置文件 `kernel.json` 中的 `argv` 字段是否指向相同的 Python 解释器路径，路径通常位于 `~/.local/share/jupyter/kernels/your_env_name/` 目录下[^1]。 ---
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