使用Jupyter Notebook将Conda环境链接（conda install jupyter notebook）

25-01-24 20

在这篇文章中，我们将为您详细介绍使用JupyterNotebook将Conda环境链接的内容，并且讨论关于condainstalljupyternotebook的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于a

在这篇文章中，我们将为您详细介绍使用Jupyter Notebook将Conda环境链接的内容，并且讨论关于conda install jupyter notebook的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于anaconda jupyter notebook修改默认文件路径、anaconda 环境新建 / 删除 / 拷贝 jupyter notebook 上使用 python 虚拟环境 TensorFlow、anaconda 部署Jupyter Notebook服务器过程详解、Anaconda+pytorch+notedown+jupyter notebook+pychram搭建深度学习环境的知识，以帮助您更全面地了解这个主题。

本文目录一览：

使用Jupyter Notebook将Conda环境链接（conda install jupyter notebook）
anaconda jupyter notebook修改默认文件路径
anaconda 环境新建 / 删除 / 拷贝 jupyter notebook 上使用 python 虚拟环境 TensorFlow
anaconda 部署Jupyter Notebook服务器过程详解
Anaconda+pytorch+notedown+jupyter notebook+pychram搭建深度学习环境

使用Jupyter Notebook将Conda环境链接（conda install jupyter notebook）

我正在尝试为使用python做一些科学的事情设置良好的环境。为此，我安装了Jupyter和miniconda。

然后，我希望能够拥有不同的环境，并将其与Jupyter笔记本电脑一起使用。所以我用conda创建了两个自定义环境：py27和py35。

> conda env list# conda environments:#py27                     /Users/***/miniconda3/envs/py27py35                     /Users/***/miniconda3/envs/py35root                  *  /Users/***/miniconda3

然后在笔记本上我有两个内核python 2和python 3。在笔记本中，我得到了python3内核的以下信息：

> import sys> print(sys.executable)/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python

而这与python2内核：

> import sys> print(sys.executable)/usr/local/opt/python/bin/python2.7

如何sys.executable为python2设置miniconda env？
如何将conda env与笔记本内核绑定？
source activate py35与做有联系jupyter notebook吗？

我想我真的错过了什么。

谢谢大家。

-编辑

我有多个jupyter bin：

> where jupyter/usr/local/bin/jupyter/usr/local/bin/jupyter/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter

我这里只有一个内核/usr/local/share/jupyter/kernels/python2。但是在Jupyter内部，我有两个内核，python2和python3。在哪里可以找到另一个？

我修改kernel.json自/usr/local/share/jupyter/kernels/python2：

{ "display_name": "Python 2", "language": "python", "argv": [  "/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",  "-m",  "ipykernel",  "-f",  "{connection_file}" ]}

接着：

import sysprint(sys.executable)/usr/local/opt/python/bin/python2.7

所以什么都没有改变

答案1

小编典典

对于Anaconda，我建议您使用更轻松，更适当的解决方案。只看一下nb_conda_kernels包。

它允许您“在Jupyter Notebook中管理基于conda环境的内核”。

从Anaconda版本4.1.0开始应包含，否则只需使用

conda install nb_conda

现在，您应该可以从Notebook界面直接管理所有内容。

anaconda jupyter notebook修改默认文件路径

使用anaconda附带的jupyter，想要改变默认运行文件路径，直接在cmd中输入jupyter notebook会提示:jupyter不是内部命令！

可能是anaconda代理了他所安装的软件，需要进入anaconda prompt中直接输入jupyter notebook，就可以正常打开jupyter。

jupyter notebook --generate-config，会生成配置文件jupyter_notebook_config.py。

下面需要两步：

1：找到

## The directory to use for notebooks and kernels. #c.NotebookApp.notebook_dir = ''''
将其改为
## The directory to use for notebooks and kernels. c.NotebookApp.notebook_dir = ''E:\Jupyter''

PS: #必须删除，且前面不能留空格；文件要提前建好

2：右键打开jupyter属性

注意到目标栏目里面，默认启动目录是%USERPROFILE%，也就是用户目录下的个人账户目录。

删除快捷方式的属性中的%USERPROFILE%

两步都需要，然后就OK了！

WIN10 系统我是。

anaconda 环境新建 / 删除 / 拷贝 jupyter notebook 上使用 python 虚拟环境 TensorFlow

naconda 修改国内镜像源

国外网络有时太慢，可以通过配置把下载源改为国内的
通过 conda config 命令生成配置文件，这里使用清华的镜像：

　　https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

首先，打开 Anaconda Prompt 窗口，执行命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
然后，执行命令：

conda config --set show_channel_urls yes

找到用户目录底下找到 .condarc 文件

路径在 C:\Users\ 用户 \.condarc

用编辑软件打开 .condarc 文件，删除第 3 行 –defaults，保存文件

选择下面一个镜像站的代码复制并替换下面文件中的全部内容，windows 为 “C:\ 用户 \ 你的用户名 \.condarc”，Linux 为 "/home/ 你的用户名 /.condarc"。（若没有这个文件就新建一个，注意文件名为.condarc，不要有任何其他后缀）

清华大学开源软件镜像站

Copy

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

上海交通大学开源镜像站

Copy

channels:
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

中国科学技术大学 USTC Mirror

Copy

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true

Conda 的环境管理

anaconda 安装好之后，可能自带的环境不是我们想要的这样就需要在创建一个环境，我安装的是 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64，自带 python 是 3.7

TensorFlow 目前支持的 python 最高是 3.6 不支持 python3.7，这就需要添加新的环境。

# 创建一个名为 py35 的环境，指定 Python 版本是 3.5（不用管是 3.5.x，conda 会为我们自动寻找 3.5.x 中的最新版本）

conda create --name py35 python=3.5

执行之后会自动下载一些基本的包和 Python3.5.x

创建好之后会在 Anaconda3 安装目录里的 /envs/ 文件夹里多了一个 py35 文件夹，这个就是刚刚创建的新的环境

# 安装好后，使用 activate 激活某个环境

activate py35

# 如果想返回默认的环境，运行

deactivate py35

# 复制一个环境

conda create -n py35 --clone py35 clone

# 删除一个已有的环境

conda remove --name py35 --all

# 为了确定这个环境已经被移除，输入以下命令

conda info -e

或

conda env list

Conda 的包管理

Conda 的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的 Python，并能自由切换

# 安装 numpy

conda install -n py35 numpy

# 如果不用 - n 指定环境名称，则被安装在当前活跃环境

# 更新 package

conda update -n py35 numpy

# 删除 package

conda remove -n py35 numpy

conda 将 conda、python 等都视为 package，因此，完全可以使用 conda 来管理 conda 和 python 的版本，例如

# 更新 conda，保持 conda 最新
conda update conda

# 更新 anaconda
conda update anaconda

# 更新 python
conda update python
# 假设当前环境是 python 3.5, conda 会将 python 升级为 3.5.x 系列的当前最新版本

清理无用的 python 包

什么是 pkgs

在 anaconda 中，最安全的安装和升级命令是 conda install XXX，而 python 中是 pip，但在 anaconda 下依然可以使用 pip 升级，这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。

在 conda 的设计中，目录 ''pkgs'' 是下载、存放缓存，以及提取下载的 conda 包的地方。同时，anaconda 一起携带的包也会放在这里。

它有一个非常关键的作用：我们在构建一些 envs 的时候，对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到 pkgs 目录，这样虚拟环境生成的速度大大加快，占用空间就大大减小了！！！

能不能 / 怎么清空 pkgs？

当然是可以清理 pkgs 的。

第一种方式是直接删除 pkgs，大大节省空间。但坏处就是当创建新环境时，现有包（在其他环境中）的共享文件将不再共享硬链接。

第二种官方推荐的方式更加安全：

通过 conda clean -h 命令来查看清理命令的使用

jupyter notebook

jupyter notebook 更改默认工作路径

在 Anaconda Prompt 终端中输入下面命令，查看你的 notebook 配置文件在哪里：

jupyter notebook --generate-config

根据你运行实际显示的路径，打开这个配置文件，我电脑上是这个文件 C:\Users\ 用户 \.jupyter\jupyter_notebook_config.py

找到 c.NotebookApp.notebook_dir 并修改然后保存，后面的是自己要设置的目录

设置好之后，在开始菜单打开 Jupyter Notebook 可能还是显示的原来的工作路径。修改方案是

先找到快捷方式的保存目录，

鼠标右击属性把 % *** % 删除掉，% 里面的东西是默认工作路径指定用户的工作路径，不删除无论你怎么设置都不会起作用的。

Jupyter notebook 密码设置

执行下面的代码进行设置密码

$ jupyter notebook password
Enter password: **** Verify password: **** [NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /Users/you/.jupyter/jupyter_notebook_config.json

重新启动 jupyter notebook 就需要输入密码了，

打开文件

jupyter_notebook_config.json如下

把其中的 password 的值拷贝，打开文件 jupyter_notebook_config.py

粘贴为 c.NotebookApp.password 的值

然后把文件jupyter_notebook_config.json里的password 的值清空

如下

这样可以在多个浏览器里使用 jupyter notebook 了而且是不需要密码的，很方便，如果想使用密码不清空文件jupyter_notebook_config.json里的password 的值就可以。

jupyter notebook 上使用 python 虚拟环境

jupyter notebook 上可以同时存在多个环境，

参照上面新建 Conda 环境，然后安装 ipykernel，执行以下代码

使用 jupyter 的时候第一次需要配置虚拟环境

conda install nb_conda_kernels

也可以采用手动的方式导入

但是需要安装依赖 ipykernel

pip install ipykernel

安装完成后，到 Anaconda3 的安装路径找到 kernels 文件夹，我的是 D:\Anaconda3\share\jupyter\kernels

里面默认有一个文件夹 python3

要想 jupyter notebook 运行时显示多个环境，如下

可以在这个 kernels 文件夹里新建一个文件夹我新建的是 tensorflow_py35，然后把 python3 文件夹里的文件全部复制到 tensorflow_py35 这个文件夹里，

然后记事本打开文件 kernel.json 并如下图修改

修改完成后保存。重新打开 jupyter notebook ，在 New 的时候就可显示两个环境啦

创建环境，包管理都可以在 ANACONDA NAVIGATOR 里操作

参考：

https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/65448597

https://www.jianshu.com/p/f70ea020e6f9

原文出处：https://www.cnblogs.com/miaoziblog/p/10044434.html

anaconda 部署Jupyter Notebook服务器过程详解

一、下载Anaconda

直接在服务器上通过指令进行下载安装

1.下载Anaconda，xxxx为版本号自行能更改

    wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-xxxx-Linux-x86_64.sh

2.安装Anaconda，xxxx改为自己下载的版本号

切换到镜像文件所在目录，执行安装语句；

    bash Anaconda3-xxxx-Linux-x86_64.sh

执行命令后无脑回车yes，有一个需要注意的是：选择安装路径默认是/root/anaconda3,需要修改的话自行注意一下。

3.设置环境变量

安装完成后验证一下是否成功安装，在终端输入：

anaconda如果出现以下内容说明安装没有问题

如果出现command not found，就更新一下配置文件。 source ~/.bashrc 如果还是不可以就去配置文件里检查一下相关环境变脸有没有导入。 vim ~/.bashrc 打开后直接拉到最下面，看看有没有下面信息

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by ''conda init'' !!
__conda_setup="$(''/root/mytool/anaconda3/bin/conda'' ''shell.bash'' ''hook'' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/root/mytool/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/root/mytool/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/root/mytool/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

没有的话建议重新安装，也可以在底部添加以下语句试试：

    export PATH=/xxx/xxx/anaconda3/bin:$PATH #xxx为anaconda3文件所在绝对路径

写完后保存退出，输入：source ~/.bashrc更新配置，测试是否安装成功。

二、修改Jupyter配置文件

1.测试

输入jupyter notebook 尝试运行jupyter，跑不起来？放心没事，这里主要是测试你的anaconda里有没有jupyter，注意看一下提示信息最后是不是 IP address 有问题，如果是的话，往下走。

2.生成jupyter配置文件

`jupyter notebook generate-config`

3.生成密码

进入python；

from notebook.auth import passwd
passwd()

然后输入两次密码，此时会生成一个密码串，复制保存下来。

4.修改配置文件

打开配置文件；

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

j接下来就在文件中找到并修改以下几行内容，并取消注释状态：小技巧在normal状态下输入/可以搜索，按N下一个；

c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.allow_root = True #是否允许notebook在root用户下运行
c.NotebookApp.ip=''0.0.0.0'' #写成*可能会报错
c.NotebookApp.password = u''sha1:xxx'' #填写刚刚复制的密钥
c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止notebook启动时自动打开浏览器
c.NotebookApp.port =8888 #指定访问的端口，默认是8888。

保存退出。

三、前台运行测试

开始运行，输入；

jupyter notebook

出现下面内容说明可以运行，可以开始试试网页访问了；

想关闭进程直接control + c，选择yes即可关闭进程。

四、后台运行

jupyter notebook 需要保持在后台运行才能发挥服务器的意义，输入：

nohub jupyter notebook 2>&1 &

杀死后台进程

首先查询后台进程的 pid/ppid

ps -ef | grep [进程关键词]

找到进程直接运行；

kill -s 9 [端口号]

杀死进程，再次运行上面命令即可。

以上就是anaconda 部署Jupyter Notebook服务器过程详解的详细内容，更多关于anaconda 部署Jupyter Notebook的资料请关注其它相关文章！

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DP课环境配置

一、Anaconda安装

上学期课装过了，略。

二、配置conda

1）执行代码

在cmd里执行：

conda config --set show_channel_urls yes

2）修改文件

打开用户目录 C:\Users\你的用户名，找到文件.condarc:

打开，复制粘贴如下内容，把原来文件覆盖掉：

show_channel_urls: true
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
  - defaults
ssl_verify: true

保存并退出。

三、pytorch安装

下面开始安装pytorch。

1）打开cmd，输入 conda activate base，或者直接打开anaconda prompt。

2）执行代码

无GPU

   conda install pytorch torchvision cpuonly

有GPU

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

到这里：

输入 y, 等待就好了。

如果遇到这个情况：

解决方法，请单击：无法定位程序输入

四、安装notedown插件

1）执行代码

  conda install notedown

然后输入 y, 等待完成。

五、配置jupyter notebook

1）执行代码

jupyter  notebook  --generate-config

最后会输出一个路径，记住它，即图里config to后面那一串。

2) 配置启动
进入用户目录 C:\Users\你的用户名\.jupyter，找到文件：

也就是上一步让你记住的路径里的文件。

用记事本编辑，在最后面加上：

c.NotebookApp.contents_manager_notedown.NotedownContentsManager''

效果如下：

保存，关闭文件。

六、测试

1）找到老师上课发的文件：

2）在目录下打开jupyter notebook。方法：按住键盘shift，点击鼠标右键，单击在此处打开cmd 或 在此处打开powershell, 输入 jupyter notebook。

3）打开ipynb文件，依次测试cell里的代码能否运行。

七、整合PyCharm（可选）

因为Pycharm可以调试，还有代码补全，写代码方便很多，所以顺便发个整合PyCharm的步骤。

1）下载安装
网上很多教程，搜一下，懒就一路下一步。学校edu邮箱可以领到免费激活。百度之，有详细步骤。记得安装专业版。

2) 配置
新建一个项目。然后依次进入：File--Settings-Project Interpretor:

右上角小齿轮，点击 Add，选 Existing environment，在弹出来的窗口中选择你 Anaconda 的安装目录下的python.exe解释器，依次按OK。

3）用PyCharm打开ipynb文件依次测试能否执行。

有问题可以提issue，如果觉得有帮到你麻烦点赞三连谢谢。

我们今天的关于使用Jupyter Notebook将Conda环境链接和conda install jupyter notebook的分享已经告一段落，感谢您的关注，如果您想了解更多关于anaconda jupyter notebook修改默认文件路径、anaconda 环境新建 / 删除 / 拷贝 jupyter notebook 上使用 python 虚拟环境 TensorFlow、anaconda 部署Jupyter Notebook服务器过程详解、Anaconda+pytorch+notedown+jupyter notebook+pychram搭建深度学习环境的相关信息，请在本站查询。

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