在Jupyter Notebook中添加Anaconda环境(内核)

  • 在使用前我们先要搞清楚一些事:

    • 我们在安装anaconda的时候它就内置了Jupyter Notebook,这个jupyter初始只有base一个内核(显示为Python3)

    • 此后其实我们就不需要重复安装完整的jupyter notebook了,只要按需为其添加新的内核即可(一个内核对应一个新建的anaconda 环境)

    • 始终将base环境下的jupyter notebook作为唯一入口

python 复制代码
# 1、新建一个Anaconda环境
# 进入anaconda prompt,在base环境下输入:
conda create -n 环境名 python=版本
# 例如:
conda create -n pytorchEnv python=3.10

# 2、为Anaconda环境安装ipykernel
# 进入环境
conda activate 环境名 
# 安装ipykernel
conda install ipykernel

# 3、为jupyter添加内核(此时我们仍在新建的anaconda环境中)
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name 展示名
# 两个名称可以相同,如:
python -m ipykernel install --user --name pytorchEnv --display-name pytorchEnv

# 4、退出环境,在base中打开jupyter
# 退出环境
conda deactivate 
# 打开jupyter
jupyter notebook 

可以看到已经成功了,大家可以使用新的内核pip list一下查看已安装的包来验证。

  • 另外提醒大家windows用户名不要用中文的,会出奇怪的小问题哦

以上就是我的一点心得了,如果有不对的地方请批评指正!

相关推荐
计算机源码社6 分钟前
【大数据项目实战】基于K-Means的科技公司裁员特征分群与规模信号挖掘系统 基于数据挖掘的科技企业裁员事件异常检测与可视化研究
大数据·python·数据挖掘·毕业设计·kmeans·课程设计·数据可视化
IT毕设实战小研7 分钟前
基于大数据的跨国外派人员适应满意度与留存影响因素可视化分析
android·java·大数据·python·django·课程设计
TAN-90°-15 分钟前
Deep Learning for Computer Vision——Large Scale Distributed Training
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·计算机视觉·语言模型
步行cgn30 分钟前
Spring Boot 指定数据来源详解
spring boot·后端·python
ECT-OS-JiuHuaShan42 分钟前
哲学是迭代学,数学是拓扑学
开发语言·人工智能·学习·算法·机器学习·php·拓扑学
BD_Marathon1 小时前
调用DeepSeek官网的DeepSeek模型
开发语言·chrome·python
TT哇1 小时前
我把两个 Java 项目和一个 Python AI 服务部署到 2C2G:一次低成本 Docker 容器化实践
java·人工智能·python
宸津-代码粉碎机1 小时前
Spring AI企业级工程化落地手册|从Demo改造为生产级商用项目
java·人工智能·python·spring
维克兜率天1 小时前
【维克】一个极端值,毁掉了整个因子
大数据·人工智能·python·算法·机器学习
船厂电气自动化ai大模型1 小时前
AI大模型与数学 第75课 基、维度、向量空间坐标
数据结构·线性代数·算法·机器学习·推荐算法