标签：kernel Jupyter ipykernel 环境 Notebook conda Jupiter

Jupyter Notebook配置多个kernel

前言：

在anaconda下配置了多个环境，而Jupiter Notebook只是安装在base环境下，为了能在Jupiter Notebook中使用不同的环境，进行如下配置。

此次配置在windows10系统下

步骤

1. 打开Anaconda Prompt；

2. 查看现有的环境conda info -e，我此时的环境如下：

   # conda environments:
   #
   base                  *  C:\Software\Anaconda3
   tensorflow-cpu           C:\Software\Anaconda3\envs\tensorflow-cpu
   tensorflow-gpu           C:\Software\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu

3. 转到相应的环境conda activate tensorflow-cpu

4. 在激活的环境中安装ipykernel

   次数，若我使用conda install ipykernel都安装失败了；

   因此采用pip安装：pip3 install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5. 选择环境写入Jupiter Notebook中：

   python -m ipykernel install --user --name 要添加的环境 --display-name "展示的名字"

6. 打开Jupiter Notebook，此时就能进行kernel 的选择。

参考

https://blog.csdn.net/tong_he/article/details/78813494

https://blog.csdn.net/u011606714/article/details/77741324

标签：kernel,Jupyter,ipykernel,环境,Notebook,conda,Jupiter
来源： https://www.cnblogs.com/zhuchengchao/p/11619772.html

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