如何在Jupyter笔记本上切换新笔记本的环境？

Question

我有一个各种环境的实例，有些笔记本电脑兼容不同的环境，例如： notebook1适用于MXNet，notebook2适用于Tensorflow。

当我从notebook1移到notebook2时，如何跳转到新环境？ 我尝试过这样做，但这与Jupyter笔记本电脑没什么关系吗？有什么建议吗？

所以我需要从conda环境中做到这一点，但看起来像jupyter笔记本UI并不尊重（调用正确的激活功能）来设置路径。

Answer 1

您可以使用nb_conda_kernels包，它为每个conda环境提供单独的jupyter内核，以及处理其设置的相应代码。这使得切换conda环境像切换jupyter内核一样简单（例如从内核菜单），我觉得非常方便。你可以使用

从conda-forge频道获取它

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

Answer 2

当您在环境中启动jupyter笔记本时，它只能访问该特定环境中安装的模块。如果您需要两个不同笔记本的特定环境，则需要分别在两个环境中启动一个jupyter笔记本。

如果您使用的是anaconda，您可以在终端中执行以下操作：

source activate MXNET
jupyter notebook

然后在第二个终端：

 source activate Tensorflow
 jupyter notebook

Answer 3

除了这个软件包，我认为还需要使用以下配置更改〜/ .jupyter / jupyter_notebook_config.py文件

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'

Answer 4

我真的不知道内核和 conda env 之间的定义和关系，但是我相信我们可以为每个 env 。

我遇到了类似的问题：我在data_cleaning.ipynb下的env_without_lgb中清除数据。但是，我在lightgbm下安装了env_lightgbm。因此，我想将内核/环境从env_without_lgb切换到env_lightgbm，我们可以使用Kernel -> Change Kernel：

如果没有所需的内核，请根据this guide在正确的env下创建一个内核。对我来说，一开始我只有一个Pure Python 3 kernel和R kernel，然后在env_lightgbm下创建一个内核。最后，我们可以在编辑代码时切换内核。

但是，我仍然无法弄清内核和环境之间的关系。

Answer 5

按照用户@ jcb91的建议安装nb_conda_kernels软件包对我来说很有效。我确实必须将其安装在我的根（基础）环境以及想要使用它的虚拟环境中。为此，请在Anaconda提示符下（在您的基本环境中）运行以下命令：

conda install nb_conda_kernels

然后，激活您的虚拟环境（在下面的代码“ myenv”中），并在那里安装nb_conda_kernels软件包。您可以通过在Anaconda提示符下运行来完成此操作：

conda activate myenv
conda install nb_conda_kernels

您现在应该可以使用以下方法切换到其他环境：

Kernel -> Change Kernel