Jupyter Notebook在多个虚拟环境配置与使用
1 问题描述
使用Anaconda配置了包括Pytorch、Tensorflow等多个虚拟环境后,依然无法使用Jupyter Notebook选择不同的虚拟环境运行代码,问题如下图所示。
2 解决方法
2.1 首先查看当前存在的虚拟环境:
使用组合键“win+R”打开命令提示符,输入以下命令进行查看当前存在的虚拟环境。一般没有初始环境只有一个“base”。
1 conda env list 2 #或者 3 conda info -e
2.2 创建新的python虚拟环境:
在命令提示符,输入以下命令创建新的虚拟环境。其中“your_env_name”是自定义的虚拟环境名称,后面的“python=3.7.4”是指创建的python版本号,可以根据自己的实际进行修改。
1 conda create -n your_env_name python=3.7.4
2.3 激活新建虚拟环境:
在命令提示符,输入以下命令激活新建的虚拟环境“pytorch”。命令窗口输出会出现下图的变换。
1 activate pytorch
2.4 在新建的虚拟环境中安装需要的库:
在命令提示符,输入以下命令,从而在新建的虚拟环境“pytorch”安装Pytorch。具体安装方法可参考Windows安装Pytorch并配置Anaconda与Pycharm中4.2.3。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
2.5 保证Jupyter Notebook已安装
在命令提示符,输入以下命令,检查Jupyter Notebook是否已经被安装。
1 conda list
如果可以找到“jupyter”,说明已经被安装。否则使用一下命令进行安装。
1 conda install jupyter
2.6 安装ipykernel
输入以下命令退出当期虚拟环境,并安装ipykernel。
1 conda deactivate ##退出当前虚拟环境 2 3 conda install ipykernel ##安装ipykernel
2.7 进入已建虚拟环境中安装ipykernel
输入以下命令进入已建的虚拟环境,并安装ipykernel。
1 activate pytorch ##进入已建虚拟环境(名称根据实际情况进行修改) 2 3 python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "Python(pytorch)" ##pytorch是指已建环境名;Python(pytorch)是指想要在jupyter notebook中显示的名字
2.8 打开Jupyter Notebook并选择所需虚拟环境
输入以下命令打开jupyter notebook,并点击“Kernel”下拉菜单找到“Change kernel”中的“Python [conda env:pytorch]”来配置所需虚拟环境,如下图所示。
1 jupyter ##打开jupyter notebook
2.9 在配置好的环境中运行代码
这里导入torch模块,并使用“Shift+Enter”运行,发现成功导入没有报错则配置成功。
要创建更多的虚拟环境,也可以重复以上步骤进行配置。
参考资源: