之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件，让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器。 今天介绍一种更加简单的方式，无需手动配置文件，利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件，然后直接启动jupyter notebook即可，而且只需要在第一次使用 ...

参考： jupyter notebook添加kernel 在jupyter notebook上使用虚拟环境 本文是在anaconda的环境下配置的，装好anaconda后，jupyter-notebook就自带装上了。我们在使用python的过程中往往需要使用虚拟环境，在终端下激活虚拟环境 ...

6. 开机自启和nohup运行 7. 添加其他python环境的kernel 8. 添加 ...

以前也添加过，但是忘了，去百度，好多博客写的都太“含蓄了”，今天我自己来记录一下，方便自己，也方便他人 下面的操作建立在已经安装完成了anaconda 环境名称：就是conda建立的虚拟环境的名称，我创建的是：my_pt 第一步：打开anaconda prompt，安装ipykernel ...

在虚拟环境tf中安装完tensorflow后，在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3，新建一个文件， import tensorflow as tf ，发现报错，没有tf这个模块。 一开始还以为是tf的问题安装失败，后来才意识到 ...

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 ...

1.conda创建虚拟环境 conda -n tf2 python=版本号 source activate tf2 conda install nb_conda conda install ipykernel python -m ipykernel install --user ...

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 ...