之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

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

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

原本以为,当进入虚拟环境之后,再运行jupyter notebook应该是这个环境下的jupyter,比如我默认创建一个文件,这个文件调用的编译器应该是这个虚拟环境中的编译器,实际上并不是 当你进入jupyter新建文件之后,你会发现,并没有存在虚拟环境的名称,以及import sys,print(sys.path)打印出来的根本就不是虚拟环境中的路径,所以,必须要手动在jupyter notebook中添加自己创建的虚拟环境 添加步骤如下: 以下都在centos中执行 1. 进入虚拟环境之后,

一.进入虚拟环境 source tf1/bin/activate 二.安装 IPykernel python2版本: pip install ipykernel python3版本: pip3 install ipykernel 三.将 Virtualenv 加入IPykernel中 python2版本: python2 -m ipykernel install --user --name=tf1 python3版本: python3 -m ipykernel install --user --

今天使用dlib没有py37版本,因此创建了Version_36虚拟环境.但jupyter notebook默认的内核找不到新建的虚拟环境,解决方法是需要安装两个包: × ipykernel × nb_conda 安装完成后效果如下:

# jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的kernel #  开启虚拟环境 (base) C:\Users\jiangshan>activate tensorflow #  首先向虚拟环境安装ipykernel(tensorflow) C:\Users\jiangshan>conda install -n tensorflow ipykernel # 进行配置(tensorflow) C:\Users\jiangshan>python -m ipykernel i

查看所有已安装的软件包$ conda list# packages in environment at S:\Users\jiangshan\Anaconda3:## Name Version Build Channel_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0 defaultsalabaster 0.7.12 py37_0 defaultsanaconda 2018.12 py37_0 defaults........ 查看当前存在哪些虚拟环境$ conda inf

本人电脑是windows系统,装了Python3.7版本,但目前tensorflow支持最新的python版本为3.6,遂想再安装Python3.6以跑tensorflow. 因为看极客时间的专栏提到Jupyter是个科学运算语言的计算工具,特别适合机器学习与数学统计,因此也要装个体验一翻. 一.安装Python 电脑原先已经装了Python3.7,virtualenv,virtualenvwrapper,jupyter notebook. 在官网上直接下载windows版本的python3.6

说明:本机系统为 win10 64 位, base 是集成于 Anaconda3 的 64 位的python,以下是创建虚拟环境 py366-32,安装 3.6.6 版的 32 为python,把 3.6.6 版的 32 为 python 添加到 Jupyter notebook 内核中的过程 . 1.创建虚拟环境 conda info # 查看 canda 信息 64 位的平台,需修改为 32 位. set conda_force_32bit=1 2.创建虚拟环境 py366_32,安装指定版

在Linux虚拟环境下安装python包 方法一:使用下载包 由于实验室下载速度较慢,因此采用传输下载包的形式安装包. 首先导入python包至指定文件夹(任意文件夹,记住地址即可)并解压. 进入虚拟环境 source theanoenv/bin/activate 打开相应包安装目录 cd numpy- 执行安装命令 python setup.py install 显示安装成功后,可退出安装文件夹,用pip list命令查看虚拟环境下的包是否更新 numpy下载地址:https://pypi.o

在jupyterlab中切换虚拟环境使用jupyter-conda包,参考链接:https://pypi.org/project/jupyter-conda/ Install Requirements conda >= 4.5 notebook >= 4.3 JupyterLab 1.0 (for the jupyterlab extension only) To install in the classical notebook: conda install -c conda-forge j

目录 [亲测好使]windows系统下jupyter notebook使用虚拟环境 在虚拟环境中安装jupyter,并添加到jupyter kernel 参考 [未测试,但觉得比上面那方法好,因为上面那方法还需要在虚拟环境中再安装jupyter,这样很冗余] 安装ipykernel,将环境添加到Jyputer中 参考 top [亲测好使]windows系统下jupyter notebook使用虚拟环境 在虚拟环境中安装jupyter,并添加到jupyter kernel 进入虚拟环境安装jupy

jupyter指定环境启动 背景 系统环境中安装有jupyter及相关库,因项目需要,新建了一个torch相关的虚拟环境并安装了对应的内容, 此时,想通过系统中的jupyter启动一个可以应用虚拟环境相关包的服务. 查看当前服务相关信息 import os, sys print(sys.executable) # works this time print(sys.version) print(sys.version_info) 尝试1:只是在虚拟环境中启动jupyter source到虚拟环境

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称" 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了,搞定! 安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 创建环境: conda create -n 环境名称 也

可参考:https://www.jianshu.com/p/ab9ae548b253 虚拟环境是Python的隔离工作副本.这意味着每个环境都可以具有自己的依赖关系,甚至可以具有自己的Python版本. 如果您需要不同版本的Python或不同项目的软件包,这将很有用.在测试软件包并确保您的主要Python安装保持健康时,这也可以使事情保持整洁. 使用Anaconda创建虚拟环境1.创建虚拟环境 *注: 以下的涉及到的命令中的--user选项和省略(如果默认安装当前用户的话). pip insta

    在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中

在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1

昨天发了Jupyter的使用,补一篇Jupyter服务器的搭建~ 一.搭建Jupyter 1.安装 使用virtualenv建虚拟环境.在虚拟环境中安装jupyter.matplotlib等等需要的库.这里不赘述了. 2.配置 为Jupyter 相关文件准备一个目录 mkdir /data/jupyter cd /data/jupyter 建立一个目录作为 Jupyter 运行的根目录 mkdir /data/jupyter/root 我们以需要密码验证的模式启动 Jupyter,所以要预先生成