一、可用 conda 命令 二、环境添加过程 1. 创建新环境 示例： 2. 激活创建的新环境 示例： 3. 安装ipykernel 示例： 4. 生成ipykernel的配置文件 示例 ...

安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境，但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境。 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件，解决方法如下： 创建环境： conda create -n 环境名称 也可以创建环境时直接加入ipykernel ...

是否安装了ipykernel包：（将使用ipykernel这个包来为jupyter添加kernel） ...

对于一个初学者,尝试了几次,还是喜欢图形形化界面操作! 1.在Anaconda Navigator 界面点击Environment,然后create新环境,填入环境名等 2.例如见一个pytorch环境: 　　　　 两种进入终端(新建环境)的方式(这其中可能涉及到激活环境 ...

1. 安装ipykernel 为当前的虚拟环境安装ipykernel。 conda install ipykernel 2. 生成ipykernel的配置文件 python -m ipykernel install —-name tensorflow_env 3. 查看已有的kernel ...

安装完miniconda利用conda创建了虚拟的环境，但是在启动jupyter-notebook后却使用的是本地环境，这样安装在conda虚拟环境中的包就无法导入使用了。 这实际上是由于在虚拟环境中却少kernel.json文件所导致的 1、在创建环境时可以直接加入ipykernel ...

原本以为，当进入虚拟环境之后，再运行jupyter notebook应该是这个环境下的jupyter，比如我默认创建一个文件，这个文件调用的编译器应该是这个虚拟环境中的编译器，实际上并不是 当你进入jupyter新建文件之后，你会发现，并没有存在虚拟环境的名称，以及import sys ...

1、第一步，安装Python2的环境 首先，在安装anaconda的时候先选择一个Python安装，我先安装的是Python3 然后，在anaconda Prompt下创建Python2环境 现在，还没有安装关于Python2的包，所以输入下面命令，等待安装结束 然后在命令行中输入 ...