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

如果您的环境没有显示,请确保您已经安装

nb_conda_kernels在Jupyter环境中 你想要访问的Python环境中的ipykernel和ipywidgets(注意,ipywidgets是为了启用一些Juptyer功能,而不是环境可见性,请参阅相关文档)。

Anaconda的文档表明

nb_conda_kernels should be installed in the environment from which you run Jupyter Notebook or JupyterLab. This might be your base conda environment, but it need not be. For instance, if the environment notebook_env contains the notebook package, then you would run conda install -n notebook_env nb_conda_kernels Any other environments you wish to access in your notebooks must have an appropriate kernel package installed. For instance, to access a Python environment, it must have the ipykernel package; e.g. conda install -n python_env ipykernel To utilize an R environment, it must have the r-irkernel package; e.g. conda install -n r_env r-irkernel For other languages, their corresponding kernels must be installed.

除了Python,通过安装适当的*内核包,Jupyter可以访问大量其他语言的内核,包括R、Julia、Scala/Spark、JavaScript、bash、Octave,甚至MATLAB。


请注意,在最初发布这篇文章的时候,可能是nb_conda还不支持Python 3.6环境造成的。

如果其他解决方案无法让Jupyter识别其他conda环境,则始终可以在特定环境中安装和运行Jupyter。不过,你可能无法从木星内部看到或切换到其他环境。

$ conda create -n py36_test -y python=3.6 jupyter
$ source activate py36_test
(py36_test) $ which jupyter
/home/schowell/anaconda3/envs/py36_test/bin/jupyter
(py36_test) $ jupyter notebook

注意,我在这个笔记本中运行的是Python 3.6.1:

注意,如果在许多环境中都这样做,那么在每个环境中安装Jupyter所增加的存储空间可能是不可取的(取决于您的系统)。

其他回答

可能的特定渠道问题

我有这个问题(再次),原来我从conda-forge频道安装;将其移除并从蟒蛇通道重新安装,而不是为我修复它。

更新:我在一个新的env中再次遇到了同样的问题,这次我确实从anaconda通道安装了nb_conda_kernels,但我的jupyter_client来自conda forge通道。卸载nb_conda_kernels并重新安装会将其更新到更高优先级的通道。

所以请确保你从正确的渠道安装:)

首先你需要激活你的环境。

pip install ipykernel

接下来,您可以通过输入以下命令将虚拟环境添加到Jupyter:

python -m ipykernel install --name = my_env

这是一个旧线程,但是在Anaconda提示符中运行它,在我感兴趣的环境中,对我来说是有效的:

ipython kernel install --name "myenvname" --user

我也遇到了同样的问题,我的新conda环境myenv不能被选为内核或新笔记本。在env中运行jupter notebook也得到了相同的结果。

我的解决方案,以及我了解到Jupyter笔记本如何识别conda-envs和内核:

使用conda将jupyter和ipython安装到myenv:

conda install -n myenv ipython jupyter

在那之后,在任何env之外运行jupter notebook时,将myenv与我以前的环境一起列为内核。

Python [conda env:old]
Python [conda env:myenv]

启动环境后运行笔记本:

source activate myenv
jupyter notebook

隐藏所有其他环境内核,只显示我的语言内核:

python 2
python 3
R

这适用于我在windows 10和最新解决方案:

1)进入conda环境(激活your_env_name)

2) conda install -n your_env_name ipykernel

3) python -m ipykernel install——user——name build_central——display name" your_env_name"

(注意:在步骤3中,“your_env_name”周围包含引号)