jt -t oceans16 -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -N
https://blog.csdn.net/qq_41554005/article/details/109776371
代码自动补全
https://blog.csdn.net/weixin_52459924/article/details/119888207
第一步:进入命令行环境:
Win+R打开开始菜单,找到Anaconda Prompt,单击打开:
第二步:激活base环境
在命令窗口中输入activate base后回车,完成后不要关闭该窗口,因为后面的命令需要接着执行
第三步:下载nbextensions
接着上一步输入pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple后点击回车等待安装,如下图所示
第四步:安装nbextensions
接着上一步输入jupyter contrib nbextension install --user后回车等待安装完成:
第五步:下载nbextensions_configurator
接着上一步输入pip install --user jupyter_nbextensions_configurator后回车等待完成
第六步:安装nbextensions_configurator
接着上一步输入jupyter nbextensions_configurator enable --user后回车等待完成
说明已经安装完成!
第七步:重启jupyter,在弹出的主页面里,能看到增加了一个Nbextensions标签页,点击Nbextensions标签页之后进入
在这个页面里,首先取消勾选最上方的复选框,再勾选Hinterland即启用了代码自动补全
接下来就可以体验代码自动补全了:
Jupyter切换环境内核
http://minglog.hzbmmc.com/2023/03/01/Jupyter切换环境内核/
家在使用Jupyter Notebook进行编程时,如果需要在不同的虚拟环境中运行Jupyter,常见的做法是首先激活虚拟环境,然后在该虚拟环境下进入Jupyter Notebook环境才行。这样会导致我们如果同时运行多个项目时,就需要同时激活多个虚拟环境进入Jupyter Notebook服务,过程十分繁琐。那有没有办法能够在不开启多个Jupyter Notebook服务的前提下切换虚拟环境呢?
答案是有的,本教程提出的主要目的是帮助开发者在使用Jupyter Notebook时,切换环境内核,建议使用conda搭建的虚拟环境。
整个步骤如下:
创建虚拟环境
激活虚拟环境
将虚拟环境写入Jupyter Notebook中的Kernel
打开Jupyter Notebook服务
更换Kernel
验证是否更换成功
搭建并激活相应项目的虚拟环境
该过程参见使用conda管理虚拟环境
将虚拟环境写入Jupyter Notebook的Kernel中
查看当前conda下的所有虚拟环境。
image-20230301150837743
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可以看到我电脑中的虚拟环境还是比较多的,一共有9个虚拟环境。
现在演示将pytroch的环境加入到Jupyter Notebook的Kernel中。
首先,查看我已经写入Kernel的虚拟环境。
jupyter kernelspec list
image-20230301152309889
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从返回的结果可以看到,我的Jupyter 中已经有了3个Kernel。
然后,现在把pytorch虚拟环境写入Kernel,注意:在写入Kernel之前必须先激活虚拟环境。
激活pytorch虚拟环境
conda activate pytorch
image-20230301152814411
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接着,使用以下命令将pytorch虚拟环境加入到Jupyter的Kernel中。
python -m ipykernel install --user --name=pytorch
image-20230301153009442
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再次查看Jupyter的Kernel列表发现pytorch虚拟环境已经完成写入。
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PS:删除Kernel命令jupyter kernelspec remove KernelName(Kernel名称)
激活Jupyter Notebook服务
为了演示效果,在此我们先退出pytorch虚拟环境。
conda deactivate
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输入jupyter notebook进入Jupyter服务。
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新建一个notebook。
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输入以下代码导入pytorch
import torch 进口火炬
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发现基础环境中是没有torch库的,导入失败。
切换内核
点击菜单栏的Kernel菜单,在Change Kernel子菜单中选择pytorch内核。
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观察notebook右上角看是否能够顺利激活内核。
image-20230301153752268
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我们发现此时内核已经被修改为pytorch虚拟环境。
验证是否更换成功
再次导入torch看是否能够导入成功。
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此时发现执行导入命令已经没有报错。
同时,可以验证一下修改内核后torch的深度学习环境是否正常。【注:需在pytorch虚拟环境下提前安装好深度学习环境】
使用以下命令进行验证
torch.cuda.is_available()
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可以发现返回的结果为True,说明深度学习环境也是正常的。
至此,已经完成了在Jupyter Notebook下的环境内核切换。
切换Tensorflow内核并查看深度学习环境是否正常
可以看到,我这里还有一个tf2.9的Kernel,该Kernel是Tensorflow-GPU2.9.1的深度学习环境,也可以切换进行演示。
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从返回的结果也可以看出,环境切换得十分顺利,Tensorflow2.9深度学习环境也是正常的。