我安装了Anaconda(使用Python 2.7),并在一个名为Tensorflow的环境中安装了Tensorflow。我可以在这个环境中成功导入Tensorflow。

问题是Jupyter Notebook无法识别我刚刚创建的新环境。无论我是从GUI Navigator还是tensorflow env中的命令行启动Jupyter Notebook,菜单中只有一个名为Python [Root]的内核,并且不能导入tensorflow。当然,我多次点击这个选项,保存文件,重新打开,但这些都没有帮助。

奇怪的是,当我打开Jupyter首页上的Conda标签时,我可以看到这两个环境。但是当我打开文件选项卡,并尝试新建一个笔记本时,我仍然只有一个内核。

我看了这个问题: 连接Conda环境与Jupyter Notebook 但是在我的电脑上没有~/Library/Jupyter/kernels这样的目录!这个Jupyter目录只有一个称为runtime的子目录。

我真的很困惑。Conda环境应该自动成为内核吗?(我在https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html上手动设置了内核,但被告知没有找到ipykernel。)


当前回答

对于conda 4.5.12,适用于我的是(我的虚拟环境被称为nwt)

conda create --name nwt python=3

之后,我需要激活虚拟环境并安装ipykernel

activate nwt
pip install ipykernel

那么对我有效的方法是:

python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "name of your choosing."

例如,我使用'nwt'作为虚拟env的显示名称。在运行上面的命令之后。再次在Anaconda Prompt中运行“jupyter notebook”。我得到的是:

其他回答

我们在这个问题上做了很多努力,以下是对我们有效的方法。如果你使用conda-forge通道,确保你使用的是从conda-forge更新的包是很重要的,即使是在你的Miniconda根环境中。

所以安装Miniconda,然后做:

conda config --add channels conda-forge --force
conda update --all  -y
conda install nb_conda_kernels -y
conda env create -f custom_env.yml -q --force
jupyter notebook

你的自定义环境将作为可用的内核显示在Jupyter中,只要你的custom_env中列出了ipykernel以供安装。Yml文件,就像这个例子:

name: bqplot
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- python>=3.6
- bqplot
- ipykernel

为了证明它适用于许多自定义环境,这里有一个Windows屏幕截图:

在我的例子中,使用Windows 10和conda 4.6.11,通过运行这些命令

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

在我使用conda Jupyter笔记本从同一命令行打开Jupyter后,从终端同时有环境活动并没有做这项工作。

显然,解决方案是从Anaconda Navigator打开Jupyter,进入我的环境:打开Anaconda Navigator,在Environments中选择环境,按下所选环境的“播放”按钮,并选择“用Jupyter Notebook打开”。

Anaconda Navigator中的环境从选定的环境中运行Jupyter

添加conda环境到Jupyter:

在Anaconda提示中:

执行conda activate <env name> 执行conda install -c anaconda ipykernel命令 执行python -m ipykernel install——user——name=<env name> **在conda 4.8.3 4.11.0上测试

仅使用环境变量:

python -m ipykernel install --user --name $(basename $VIRTUAL_ENV)

This has been so frustrating, My problem was that within a newly constructed conda python36 environment, jupyter refused to load “seaborn” - even though seaborn was installed within that environment. It seemed to be able to import plenty of other files from the same environment — for example numpy and pandas but just not seaborn. I tried many of the fixes suggested here and on other threads without success. Until I realised that Jupyter was not running kernel python from within that environment but running the system python as kernel. Even though a decent looking kernel and kernel.json were already present in the environment. It was only after reading this part of the ipython documentation: https://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments and using these commands:

source activate other-env
python -m ipykernel install --user --name other-env --display-name "Python (other-env)"

我能让一切顺利进行。(我实际上没有使用-user变量)。

我还没有想到的一件事是如何将默认的python设置为“python (other-env)”。目前,从主屏幕打开的现有.ipynb文件将使用系统python。我必须使用内核菜单“更改内核”来选择环境python。