如何加到可选Kernel中？（jupyter notebook）

????最初在子环境中安装,但是老出现问题,于是就在base环境中安装,运行命令(使用管理员模式打开anaconda prompt应该会避免一些问题): 一.安装nbextensions(后续:使用conda命令简单还可以避免许多问题,但我已经安装好了,懒得改博客了.) 参考博客:https://blog.csdn.net/sinat_38413689/article/details/88610033 pip install --user jupyter_contrib_nbextensions

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx

jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器,但是,由于很多"技术文档"都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的,而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件,更为重要的是,我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的.因此,为了能够在jupyter notebook上实现: 使用jupyter notebook浏览技术文档: 将转换成.md格式的python代码在不用转换格

关于如何往Jupyter notebook添加可选的kernel 1.Anaconda知识预热 管理虚拟环境 关于如何安装Anaconda,这里就不再一一赘述,安装完Anaconda,接下来我们就可以用Anaconda来创建我们一个个独立的python环境了. activate activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境, 你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你

# jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的kernel #  开启虚拟环境 (base) C:\Users\jiangshan>activate tensorflow #  首先向虚拟环境安装ipykernel(tensorflow) C:\Users\jiangshan>conda install -n tensorflow ipykernel # 进行配置(tensorflow) C:\Users\jiangshan>python -m ipykernel i

今天在工作的过程中遇到这样一个问题: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中的python kernel.后来上网找到了解决办法,如下: 创建虚拟环境 首先回顾一下当时创建虚拟环境的命令: conda create -n rqalpha python=3.5 利用这个命令便创建了一个名叫rqalpha的虚拟环境. jupyter notebook添加python kernel 在C:\Users\yinzm\AppData

在搭建cuda + Anaconda + tensorflow的开发环境时,在虚拟环境中的jupyter notebook启动后无法导入tensorflow.具体解决方案如下: 1.首先在虚拟环境中安装ipython和jupyter,可以用conda安装,也可以用pip安装 pip install ipython pip install jupyter 2.执行下面的命令(不知道为什么) ipython kernelspec install-self --user 3. mkdir -p ~/.

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 打开Anaconda Prompt: 查看现有的环境conda info -e,我此时的环境如下: # conda environments: # base * C:\Software\Anaconda3 tensorflow

还是打算选择python学习spark编程 因为java写函数式比较复杂,scala学习曲线比较陡峭,而且sbt和eclipse和maven的结合实在是让人崩溃,经常找不到主类去执行 python以前没用过但是名声在外,可以很方便的进行数据处理 在eclipse中集成pydev插件去编写python程序已经学习过了 今天使用了一下anaconda集成一起的python开发环境,感觉很不错 尤其是ipython notebook或者称为jupyter notebook很方便的进行可视化 但是如何在