创建环境 创建：conda create -n 环境名 ，如， conda create -n py39 python=3.9 2.安装ipykernel，否则后报没有ipykernel pip install...ipykernel 3.执行配置 python -m ipykernel install --name py39 可能出现报错 解决方案 在安装命令里添加–user即可解决，命令如下 python...-m ipykernel install --user --name py39 附录常用命令 查看所有虚拟环境： conda info -e 启动虚拟环境：activate 环境名 创建：conda...create -n 环境名 ，如，conda create -n rcnn python=3.6 删除：conda remove -n rcnn --all
安装 Python 3.7 # conda 创建一个名为 python37 的环境 conda create --name python37 python=3.7 --name 可简写为 -n 注意:...install --name python37 出现问题: D:337.exe: No module named ipykernel 解决: pip install ipykernel 重新运行...环境 # 调用的是 python ，而 python 具体调用谁 取决于 当前处于哪个环境 python -m ipykernel install --name python37 注意：不是下方这句...临时使用国内源 pip install 临时使用国内源可用 -i pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ 3. conda...多环境管理 3.1 conda 查看已有环境 conda info --envs 3.2 克隆环境 conda create -n py37copyed --clone python37 3.3 删除环境
/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 删除添加的镜像 conda config --remove-key channels 2,配置环境变量...=3 # 创建一个python3的环境，名为py3 source activate py3 # 激活py3环境 conda install ipykernel # 安装ipykernel模块 python...-m ipykernel install --user --name=py3 # 进行配置 jupyter notebook # 启动jupyter notebook then can choose...python environment 注: pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow...# for Python 3.* pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu
而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。...当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。...通过conda remove -n env_name --all来删除指定的环境（如果不添--all参数，而是指明某个库名，则是删除该库）。 比如我现在要删除py35这个环境。 ?...即： conda install -n py27 ipykernel 然后激活这个环境，输入 python -m ipykernel install --user ? ?...如： conda create -n py27 python=2.7 ipykernel PS 如果想要在创建新版本环境时直接装上其他库，像这里的ipykernel一样直接附在后面就可以了。
系统环境： win10 Anaconda 版本： Anaconda3(64-bit) 1 创建、删除和复制虚拟环境 创建名为 env_name 的虚拟环境： conda create --name env_name...创建名为 env_name 的虚拟环境并同时安装 python3.7 ： conda create --name env_name python=3.7 删除名为 env_name 的虚拟环境： conda...PS：Anaconda没有重命名虚拟环境的操作，若要重命名虚拟环境，需要结合复制和删除虚拟环境两个命令实现。...kernelspec list 删除内核： jupyter kernelspec remove kernel_name 在虚拟环境中安装 ipykernel conda install ipykernel...连接虚拟环境到 jupyter kernel ： python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "简称" 7 版本控制
激活conda环境 source activate cym 2. 安装ipykernel conda install ipykernel 3....将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install –user –name 环境名 –display-name “python 环境名” python...补充知识：jupyter notebook根据conda环境创建内核 conda create -n 环境名称 python包或R 进入环境 安装包 然后 conda install ipykernel...给内核命名 python -m ipykernel install –name 自定义内核名称 但是如果配置环境有些特殊。...python -m ipykernel install –user –name 自定义内核名称 有的时候在conda 环境中安装包的时候，没有写入权限，利用su权限更改一下，这样才能让内核在jupyter
conda create -n env_name python=3.5 ipykernel 3、切换到虚拟环境 conda activate env_name 4、将环境写入notebook的...ipykernel中 python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "在jupyter中显示的环境名称" 上面的安装过程确实可以实现将虚拟环境加入到...中手动切换内核----虚拟环境 conda install nb_conda 安装成功后重新启动Jupyter，当创建新的Python文件时，也会提示要根据那个Kernel创建。 ...首先激活环境： activate 环境名称 #activate KG 安装ipykernel pip install ipykernel 环境导入jupyter python -m ipykernel...install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称" #python -m ipykernel install --user --name
先卸载jupyter并删除安装目录下的以jupyter开头的文件，再重新pip install jupyter安装jupyter， 试验后再打开jupyter notebook, 仍无法正常打开.ipynb...输入命令python -m ipykernel install –user 安装ipykernel后仍无法正常使用jupyter，报错依旧是500. 3)....这里输入命令pip install –upgrade –user nbconvert安装nbconvert-5.6.1,也可以使用conda安装，命令为 conda install nbconvert-...5.6.1 安装完nbconvert后再次使用jupyter notebook,在浏览器选择python3终于可以正常打开.ipynb文件了。...stackoverflow.com/questions/55185563/jupyter-notebook-500-internal-server-error 2. https://github.com/conda-forge
查找 Jupyter 的安装位置: 查找 Jupyter 可执行文件的安装位置。...对 Nbextension 进行配置，勾选需要的功能 2、安装 nb_conda conda install nb_conda 安装完成后，需要在服务器重新启动一下 Jupyter notebook...，会发现多了一个菜单栏 Conda 在服务器创建一个虚拟环境 python312，然后刷新一下页面，就可以看到虚拟环境 python312 conda create -n python312 python...create -n python312 python=3.12 #上面安装过的可以忽略 conda activate python312 pip install jupyter pip install...ipykernel pip install ipywidgets 2、安装新的 kernel 内核 conda activate python312 #切换虚拟环境 ipython kernel
创建虚拟环境 conda create -n env_name python=X.X (2.7、3.6等) 举例：conda create -n CV_Env python=3.7 ipykernel...就可以在创建环境的时候也添加上ipykernel内核，方便后续在jupter中使用该conda环境 3....env_ name 4.针对该环境安装相应的包 conda是跨语言，即可安装各种语言的包，此处使用Python，故使用PIP进行安装 pip –version：查看已经安装了的pip版本 pip...进入“文件——设置” 如此选择好刚才创建的虚拟环境，点击应用，即可在该项目中使用该虚拟环境 三、在jupter中使用创建的conda环境 1、首先需要确保该环境中已经安装 ipykernel 如果没有安装...，则 conda install -n 环境名称 ipykernel 2、激活该环境，将该环境写入jupter python -m ipykernel install --user --name 环境名称
如果Jupyter当前使用的是Python2，先使用以下命令检查pip的版本是否大于9.0： python3 -m pip --version 然后安装： python3 -m pip install...ipykernel python3 -m ipykernel install --user 或者，使用conda创建一个Python3环境： conda create -n ipykernel_py3...python=3 ipykernel source activate ipykernel_py3 # Windows上，要去掉'source' python -m ipykernel install...--user python3 -m ipykernel install --user是为当前的Python安装内核参数文件。...如果要在Jupyter是Python3的环境安装Python2内核，只需将上面的3改成2。 这样就有Python2和3两个内核了。 ?
我是windows下安装的Anaconda2，对应的python版本是python2.7。为了方便，又借助conda安装了python3.6的虚拟环境。...ipykernel这个包。...通过cmd打开，在windows的命令行中输入： “` C:\Users\kerrewy\Anaconda2\envs\env36\python -m ipykernel install –name...补充知识：Jupyter notebook 添加或删除内核 1、切换到要添加的虚拟环境，确认是否安装 ipykernel python -m ipykernel –version 如果没有安装，则安装...： python -m pip install ipykernel 2、为 Jupyter notebook 添加内核 python -m ipykernel install –user –name
# 设置搜索时显示 channel 地址 $ conda config --set show_channel_urls yes # 删除指定源 # conda config --remove channels.../pypi/web/simple/ 也可以直接使用 conda 安装： $ conda install jupyterlab # 安装后查看版本 $ jupyter --version Selected...安装的 jupyterlab 依赖中，包括了第一个 Kernel —— ipykernel[7]，所以我们可以直接使用 Python 代码进行交互式计算： ipykernel 下面命令可以查看当前环境中存在的...Bash Kernel bash_kernel[8] pip install bash_kernel 或： conda install bash_kernel 此时，我们的 kernel 列表中出现了新的.../jupyter/wiki/Jupyter-kernels [7] ipykernel: https://pypi.python.org/pypi/ipykernel [8] bash_kernel:
IPython kernel spec 安装可以使用python -m ipykernel install，也可以使用ipython-kernel-install命令，两者是一样的。...Python 命令直接安装： # python2 环境（默认） $ python -m pip install ipykernel $ python -m ipykernel install --prefix..." 也可以使用 conda 命令安装： # python2 环境（root） conda install -n root ipykernel python -m ipykernel install --...prefix=/path/to/install --name "python2" # python3 环境 conda install -n python3 ipykernel /path/to/python3...-m ipykernel install --prefix=/path/to/install --name "python3" 最后，检查安装好的 kernels： $ jupyter-kernelspec
python -m ipykernel install --name 虚拟环境名 1.打开Anaconda Prompt,输入conda env list 查看现有环境 2.输入activate name...（name是你想切换的环境） 3.conda install ipykernel 安装必要插件 4.python -m ipykernel install --name Name 将环境添加到Jyputer...python -m ipykernel install --user --name py27-caffe-notebook 至此，添加kernel完成。...并没有卸载相应虚拟环境的ipykernel，因此若要再次安装相应python虚拟环境的kernel，只需激活虚拟环境，然后 python -m ipykernel install --name kernelname...删除。 2.3 虚拟环境和包的下载 用conda 去创建虚拟环境和下载对应的包是很简单的一件事。
： # create virtual environment conda create -n tf python=3.8 -y conda activate tf # install tensorflow...# install ipykernel (conda new environment) conda activate tf conda install ipykernel -y python -m ipykernel...install --user --name tf --display-name "Python TF" # run JupyterLab (conda base environment with JupyterLab...) conda activate base jupyter lab 另一种方式，可用 nb_conda[5] 扩展，其于笔记里会激活 Conda 环境： # install ipykernel (conda...new environment) conda activate tf conda install ipykernel -y # install nb_conda (conda base environment
1.安装插件，在非虚拟环境 conda install nb_conda conda install ipykernel 2、安装ipykernel包，在虚拟环境下安装 在Windows使用下面命令...:激活环境并安装插件（这里的 Keras 是我的环境名，安装的时候换成自己的环境名即可） activate keras conda install ipykernel 在linux 使用下面的命令...： 激活环境并安装插件 source activate keras conda install ipykernel 安装后的效果图如下： ?...上述的测试同时也测试了 GPU，经测试： tensorflow 有返回 GPU 信息: <tensorflow.python.client.session.Session at 0x2a3f4ec44a8...下面是安装的命令： conda install ipython conda install jupyter 这样你就安装好了，可以再输入上面的三行命令来查看： ?
install -c conda-forge jupyterlab 执行 jupyter lab 启动，浏览器会打开 http://localhost:8888/ ： ?...创建 PyTorch 环境 PyTorch: https://pytorch.org/ # 创建虚拟环境 conda create -n pytorch python=3.8 -y conda activate...pytorch # 安装 PyTorch with CUDA # NOTE: Python 3.9 users will need to add '-c=conda-forge' for installation...conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y torch, torchvision,...kernel for Jupyter conda install ipykernel -y # 导入 pytorch 虚拟环境到 ipykernel python -m ipykernel install
2.为了让jupyter notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda中安装一个插件，在Anaconda Prompt执行下面的命令： conda install nb_conda 3.Anaconda...这时可以在Anaconda Prompt为没有显示出来的虚拟环境my_tensorflow_env安装ipykernel包 (1)conda install -n my_tensorflow_env...tensorflow_2，可以用下面的命令 python -m ipykernel install –user –name my_tensorflow_env –display-name tensorflow...create –name my_pytorch_env python=3.6 anaconda (3)启动这个虚拟环境: activate my_pytorch_env (4)在这个env中安装pytorch...：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch 5.退出当前的虚拟环境，可以使用命令：activate root，这样会回到base
问题背景 在试图运行cs231n的.ipynb文件时，报错，发现它的支持类库都是用python2写的。...于是就需要我将jupyter notebook的运行环境改为python2 解决步骤1：创建并激活python2环境，安装ipykernel Or using conda, create a Python...2 environment: conda create -n ipykernel_py2 python=2 ipykernel source activate ipykernel_py2 #...On Windows, remove the word 'source' python -m ipykernel install --user 步骤2： 在笔记内切换内核 切换内核 参考 kernel_install
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