Jupyter Notebook在多个虚拟环境配置与使用

1 问题描述

使用Anaconda配置了包括Pytorch、Tensorflow等多个虚拟环境后，依然无法使用Jupyter Notebook选择不同的虚拟环境运行代码，问题如下图所示。

2 解决方法

2.1 首先查看当前存在的虚拟环境：

使用组合键“win+R”打开命令提示符，输入以下命令进行查看当前存在的虚拟环境。一般没有初始环境只有一个“base”。

1 conda env list
2 #或者
3 conda info -e

2.2 创建新的python虚拟环境：

在命令提示符，输入以下命令创建新的虚拟环境。其中“your_env_name”是自定义的虚拟环境名称，后面的“python=3.7.4”是指创建的python版本号，可以根据自己的实际进行修改。

1 conda create -n your_env_name python=3.7.4

2.3 激活新建虚拟环境：

在命令提示符，输入以下命令激活新建的虚拟环境“pytorch”。命令窗口输出会出现下图的变换。

1 activate pytorch

2.4 在新建的虚拟环境中安装需要的库：

在命令提示符，输入以下命令，从而在新建的虚拟环境“pytorch”安装Pytorch。具体安装方法可参考Windows安装Pytorch并配置Anaconda与Pycharm中4.2.3。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

2.5 保证Jupyter Notebook已安装

在命令提示符，输入以下命令，检查Jupyter Notebook是否已经被安装。

1 conda list

如果可以找到“jupyter”，说明已经被安装。否则使用一下命令进行安装。

1 conda install jupyter

2.6 安装ipykernel

输入以下命令退出当期虚拟环境，并安装ipykernel。

1 conda deactivate  ##退出当前虚拟环境
2
3 conda install ipykernel  ##安装ipykernel

2.7 进入已建虚拟环境中安装ipykernel

输入以下命令进入已建的虚拟环境，并安装ipykernel。

1 activate pytorch  ##进入已建虚拟环境（名称根据实际情况进行修改）
2
3 python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "Python(pytorch)"  ##pytorch是指已建环境名；Python(pytorch)是指想要在jupyter notebook中显示的名字

2.8 打开Jupyter Notebook并选择所需虚拟环境

输入以下命令打开jupyter notebook，并点击“Kernel”下拉菜单找到“Change kernel”中的“Python [conda env:pytorch]”来配置所需虚拟环境，如下图所示。

1 jupyter   ##打开jupyter notebook

2.9 在配置好的环境中运行代码

这里导入torch模块，并使用“Shift+Enter”运行，发现成功导入没有报错则配置成功。

要创建更多的虚拟环境，也可以重复以上步骤进行配置。

参考资源：

1、Jupyter Notebook使用多个conda虚拟环境