为jupyter notebook配置conda环境的三种方法 |
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Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境,甚至可以是不同语言(例如 Julia 或 R)的解释器。 简而言之,如何使用 conda 环境和 Jupyter 有三种选择: 文章目录 1.在 conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核 2 为 conda 环境创建特殊内核 3 使用 nb_conda_kernels 添加所有环境 1.在 conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核 1、conda create -n my-conda-env # creates new virtual env 2、conda activate my-conda-env # activate environment in terminal 3、conda install jupyter # install jupyter + notebook 4、jupyter notebook # start server + kernel 推荐指数: ⭐️⭐️ 这种方法就是为每一个 conda 环境 都安装 jupyter。 Jupyter 将完全安装在 conda 环境中。不同版本的 Jupyter 可用于不同的 conda 环境,但此选项可能有点矫枉过正。 在环境中包含内核就足够了,内核是运行代码的封装 Python 的组件。Jupyter notebook 的其余部分可以被视为编辑器或查看器,并且没有必要为每个环境单独安装它并将其包含在每个 env.yml 文件中。 因此,接下来的两个选项之一可能更可取,但这是最简单的一个,绝对没问题。 2 为 conda 环境创建特殊内核 1、conda create -n my-conda-env # creates new virtual env 2、conda activate my-conda-env # activate environment in terminal 3、conda install ipykernel # install Python kernel in new conda env 4、ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel # configure Jupyter to use Python kernel 5、jupyter notebook # run jupyter from system 只有 Python 内核会在 conda 环境中运行,系统中的 Jupyter 或不同的 conda 环境将被使用——它没有安装在 conda 环境中。 通过调用ipython kernel install将 jupyter 配置为使用 conda 环境作为内核. 具体的操作 可查看我之前的教程。windows/mac/linux jupyter notebook 切换默认环境 推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️ 3 使用 nb_conda_kernels 添加所有环境 第二种方法其实也挺不错的。有个缺点是,你新建一个环境,就要重复操作一次。 而这个方法就是一键添加所有 conda 环境,且不妙哉! 1、conda activate my-conda-env # this is the environment for your project and code 2、conda install ipykernel 3、conda deactivate 4、conda activate base # could be also some other environment 5、conda install nb_conda_kernels 6、jupyter notebook 推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 注意:这里的 conda install nb_conda_kernels 是在 base 环境下操作的。 安装好后,打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦,点击随意切换。 |
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