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

我在使用vscode服务器时遇到了这个问题。 在名为“base”的conda环境中,我安装了1.2.0版本的opennmt-py,但我想在conda环境“opennmt2”中运行jupyter notebook,其中包含使用opennmt-py 2.0的代码。 我通过在conda(opennmt2)中重新安装jupyter解决了这个问题。

conda install jupyter

重新安装后,在opennmt2环境中执行jupyter notebook将执行新安装的jupyter

where jupyter 
/root/miniconda3/envs/opennmt2/bin/jupyter
/root/miniconda3/bin/jupyter

其他回答

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。

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

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

只要在你的新环境中运行conda install ipykernel,只有这样你才能得到一个带有这个env的内核。即使你在每个envs中安装了不同的版本,它也不会再次安装jupyter笔记本。你可以从任何环境开始你的笔记本,你将能够看到新添加的内核。

按照iPython文档中的说明,将不同的conda环境添加到Jupyter Notebook中可供选择的内核列表中。总之,安装完ipykernel后,必须在终端中逐个激活conda环境,执行命令python -m ipykernel install——user——name myenv——display-name " python (myenv)",其中myenv就是要添加的环境(内核)。