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
2601_9679791214 分钟前
python中str函数怎么用?使用方法与注意事项详解
python·使用方法·字符串转换·注意事项·str函数
青少儿编程课堂16 分钟前
蓝桥杯青少组图形化+信息素养+电子学会Scratch考级:校园口算闯关解析
c++·python·算法·bfs·信息学竞赛
computersciencer22 分钟前
应用贝叶斯公式:迟到了,那坐的是哪种交通工具呢?
算法·机器学习·概率论
fanruitian41 分钟前
python 机器学习 交叉验证train_test_split 网格搜索GridSearchCV
开发语言·python·机器学习
前端精髓10 小时前
结构化输出with_structured_output(抽卡)
python·langchain
尹人入圣11 小时前
目前热门的IP驱动产业新场景新工具
网络·python·网络协议·tcp/ip
Nuanyt12 小时前
Agent 学习笔记(下篇三):上线工程、进阶选择与操作界面(Stage 7 / 7.5 / 8 + 延伸路线)
笔记·python·学习·memory·aiagent·harness
吴卫斌12 小时前
定投ETF实战指南(四):行业/主题ETF——定投的“进攻端“
开发语言·python·股票·量化
2601_9679873712 小时前
Python——入门级(定义功能def函数)
python·函数·可变参数·默认参数·关键字参数
专注仿真14 小时前
梯度提升类(XFBoost)算法详解与代码实例
开发语言·人工智能·python·算法·大模型训练·控制算法