Conda环境没有出现在Jupyter Notebook中

Question

我安装了Anaconda(使用Python 2.7),并在一个名为的环境中安装了Tensorflow tensorflow.我可以在该环境中成功导入Tensorflow.

问题是Jupyter Notebook无法识别我刚刚创建的新环境.无论我从GUI导航或命令行启动Jupyter笔记本电脑内的tensorflowENV中,只有一个名为菜单内核Python [Root],并Tensorflow无法导入.当然,我多次点击该选项,保存文件,重新打开,但这些没有帮助.

奇怪的是,当我打开CondaJupyter首页上的标签时,我可以看到这两个环境.但是当我打开Files标签,并尝试new使用笔记本时,我仍然只有一个内核.

我看了这个问题: 用Jupyter Notebook链接Conda环境 但是~/Library/Jupyter/kernels我的电脑上没有这样的目录!这个Jupyter目录只有一个名为的子目录runtime.

我真的很困惑.Conda环境是否应该自动成为内核？(我跟着https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html手动设置了内核,但被告知ipykernel没有找到.)

Answer 1

我不认为其他答案正在发挥作用,因为conda停止自动将环境设置为jupyter内核.您需要以下列方式为每个环境手动添加内核:

source activate myenv
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

如此处所述:http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments 也看到此问题.

附录:您应该能够安装nb_conda_kernels软件包以conda install nb_conda_kernels自动添加所有环境,请参阅https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

Answer 2

@ HarshaManjunath的评论提到当使用Anaconda3(或Miniconda3)时,你需要安装nb_conda_kernels到conda环境中(除此之外nb_conda_kernels):

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

请注意,这目前不适用于python 3.6环境.该软件包的信息确实说有一个python 3.6版本,它只是不起作用.

conda install -n python_env ipykernel

要在Jupyter笔记本中使用python 3.6,您可以nb_conda在python 3.6环境中运行.您将无法从Jupyter中查看或切换到其他环境.

conda install -n r_env r-irkernel

请注意,我在这个笔记本中运行Python 3.6.1:

Answer 3

令人讨厌的是,在您的tensorflow环境中,您可以在jupyter notebook 不在jupyter该环境中安装的情况下运行.赶紧跑

(tensorflow) $ conda install jupyter

并且tensorflow现在应该可以在Jupyter中看到环境,这些笔记本在您的任何conda环境中都可以像Python [conda env:tensorflow].

Answer 4

我必须运行前3个答案中提到的所有命令才能使其正常工作:

conda install jupyter
conda install nb_conda
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name mykernel

Answer 5

只需conda install ipykernel在你的新环境中运行,只有这样你才能获得这个env的内核.即使您在每个env中安装了不同的版本,它也不会再次安装jupyter笔记本.您可以从任何环境启动笔记本,您将能够看到新添加的内核.

Answer 6

向 Jupyter 添加 conda 环境：

1. 打开Anaconda 提示

2. 执行 conda activate <env name>

3. 执行 conda install -c anaconda ipykernel

4. 执行 python -m ipykernel install --user --name=<env name>

   在 conda 4.8.3上测试

Answer 7

这在 Windows 10 和最新解决方案中对我有用：

1）进入那个 conda 环境（激活 your_env_name ）

2) conda install -n your_env_name ipykernel

3) python -m ipykernel install --user --name build_central --display-name "your_env_name"

（注意：在第 3 步中包含“your_env_name”周围的引号）

Answer 8

该nb_conda_kernels包是jupyter与conda. 凭借最少的依赖和配置，它允许您从在不同环境中运行的 jupyter notebook 使用其他 conda 环境。引用它的文档：

安装

该软件包旨在仅使用 conda 进行管理。它应该安装在运行 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 的环境中。这可能是您的baseconda 环境，但不一定是。例如，如果环境 notebook_env包含 notebook 包，那么您将运行

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

您希望在笔记本中访问的任何其他环境都必须安装适当的内核包。例如，要访问 Python 环境，它必须具有ipykernel包；例如

conda install -n python_env ipykernel

要使用 R 环境，它必须有 r-irkernel 包；例如

conda install -n r_env r-irkernel

对于其他语言，必须安装相应的内核。

然后你需要做的就是启动 jupyter notebook 服务器：

conda activate notebook_env  # only needed if you are not using the base environment for the server
# conda install jupyter # in case you have not installed it already
jupyter

尽管有大量的答案并且@me​​rv 努力改进它们，但仍然很难找到一个好的答案。我做了这个 CW，所以请把它投票给顶部或改进它！

Answer 9

    $ conda install nb_conda_kernels

（在运行jupyter Notebook的conda环境中）将使所有conda envs自动可用。为了访问其他环境，必须安装相应的内核。这是ref。

Answer 10

摘要（tldr）

如果您希望'python3'内核始终在启动它的环境中运行Python安装，请删除用户'python3'内核，该内核优先于当前环境所处的环境：

jupyter kernelspec remove python3

完整解决方案

对于以下情况，我将发布一种替代且更简单的解决方案：

• 您已经创建了一个conda环境
• 此环境已安装了jupyter（还安装了ipykernel）
• 当您运行命令jupyter notebook并通过单击“新建”下拉菜单中的“ python3”来创建新笔记本时，该笔记本将从基本环境而非当前环境执行python。
• 您希望这样做，以便在任何环境中使用“ python3”启动新笔记本时都可以从该环境执行Python版本，而不是从基础版本开始。

对于解决方案的其余部分，我将在环境中使用名称“ test_env”。另外，请注意，“ python3”是内核的名称。

当前投票最高的答案确实有效，但是还有另一种选择。它说要执行以下操作：

python -m ipykernel install --user --name test_env --display-name "Python (test_env)"

无论您jupyter notebook从哪个环境启动，这都将为您提供使用test_env环境的选项。但是，使用“ python3”启动笔记本仍将使用基本环境中的Python安装。

可能发生的是存在一个用户python3内核。运行命令jupyter kernelspec list以列出所有环境。例如，如果您有Mac，则会返回以下信息（我的用户名为Ted）。

python3       /Users/Ted/Library/Jupyter/kernels/python3

Jupyter在这里所做的事情是通过三种不同的途径搜索内核。它从用户到环境，再到系统。有关在每个操作系统中搜索路径的更多详细信息，请参见本文档。

上面的两个内核都位于用户路径中，这意味着无论您从哪个环境启动jupyter Notebook，它们都将可用。这也意味着，如果在环境级别存在另一个“ python3”内核，那么您将永远无法访问它。

对我而言，从启动笔记本的环境中选择“ python3”内核应该在该环境中执行Python更为有意义。

您可以通过在操作系统的Env搜索路径中查找来查看是否有另一个“ python3”环境（请参见上面文档的链接）。对于我（在Mac上），我发出了以下命令：

 ls /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels

我确实在那里列出了“ python3”内核。

感谢这个GitHub问题注释（请看第一个响应），您可以使用以下命令删除User'python3'环境：

jupyter kernelspec remove python3

现在，当您运行时jupyter kernelspec list，假设test_env仍处于活动状态，您将获得以下内容：

python3       /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels/python3

请注意，该路径位于test_env目录中。如果创建一个新环境，安装jupyter，将其激活并列出内核，您将在其环境路径中找到另一个“ python3”内核。

用户'python3'内核优先于任何Env'python3'内核。通过删除它，活动环境“ python3”内核被公开，并且每次都可以选择。这样就无需手动创建内核。对于需要将自己隔离到一个环境中的软件开发而言，这也更有意义。运行与主机环境不同的内核似乎并不自然。

似乎默认情况下也未为所有人安装此用户“ python3”，因此并非所有人都遇到此问题。

Answer 11

我们在这个问题上遇到了很多困难,这对我们有用.如果您使用conda-forge通道,请务必确保使用更新的软件包conda-forge,即使在Miniconda根环境中也是如此.

所以安装Miniconda,然后执行:

conda config --add channels conda-forge --force
conda update --all  -y
conda install nb_conda_kernels -y
conda env create -f custom_env.yml -q --force
jupyter notebook

并且您的自定义环境将作为可用内核显示在Jupyter中,只要ipykernel在custom_env.yml文件中列出安装,就像这个示例:

name: bqplot
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- python>=3.6
- bqplot
- ipykernel

只是为了证明它适用于一堆自定义环境,这里是Windows的屏幕抓取:

Answer 12

我遇到了同样的问题,我的新conda环境myenv无法被选为内核或新笔记本.jupter notebook从env中运行也得到了相同的结果.

我的解决方案,以及我了解Jupyter笔记本如何识别conda-envs和内核:

使用conda安装jupyter和ipython myenv:

conda install -n myenv ipython jupyter

之后,jupter notebook在myenv我之前的环境中运行作为内核列出的任何env .

Python [conda env:old]
Python [conda env:myenv]

激活环境后运行笔记本:

source activate myenv
jupyter notebook

隐藏我所有的其他环境内核,只显示我的语言内核:

python 2
python 3
R

Answer 13

这是一个旧线程，但在 Anaconda 提示符下运行它，在我感兴趣的环境中，对我有用：

ipython kernel install --name "myenvname" --user

Answer 14

我遇到了类似的问题，我找到了适用于 Mac、Windows 和 Linux 的解决方案。它需要上面答案中的几个关键要素：

为了能够在 Jupyter Notebook 中查看 conda env，您需要：

• 您的基础环境中包含以下包：
  conda install nb_conda

• 您创建的每个环境中的以下包：
  conda install ipykernel

• 检查jupyter_notebook_config.py
  第jupyter_notebook_config.py一个检查的配置 ，jupyter --paths
  如果不存在，请通过运行 jupyter notebook --generate-config
  add 创建它，或者确保您具有以下内容：c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='nb_conda_kernels.manager.CondaKernelSpecManager'

您可以在终端中看到的环境：

在 Jupyter Lab 上，您可以看到与上面笔记本和控制台相同的环境：

当打开笔记本时，您可以选择您的环境：

安全的方法是创建一个特定的环境，您将在其中运行envjupyter lab命令的示例。激活您的环境。然后添加 jupyter lab 扩展示例 jupyter lab 扩展。然后你就可以运行 jupyter lab

Answer 15

这太令人沮丧了，我的问题是在新建的 conda python36 环境中，jupyter 拒绝加载“seaborn”——即使 seaborn 安装在该环境中。它似乎能够从同一环境中导入大量其他文件——例如 numpy 和 pandas，但不能导入 seaborn。我尝试了此处和其他线程上建议的许多修复程序，但均未成功。直到我意识到 Jupyter 不是在该环境中运行内核 python 而是将系统 python 作为内核运行。即使看起来不错的 kernel 和 kernel.json 已经存在于环境中。只有在阅读了 ipython 文档的这一部分之后：https ://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments 并使用这些命令：

source activate other-env
python -m ipykernel install --user --name other-env --display-name "Python (other-env)"

我能够让一切顺利。（我实际上并没有使用 —user 变量）。

我还没有想到的一件事是如何将默认 python 设置为“Python (other-env)”。目前，从主屏幕打开的现有 .ipynb 文件将使用系统 python。我必须使用内核菜单“更改内核”来选择环境python。