jupyter notebook 项目 环境
时间: 2024-12-30 19:28:10 浏览: 59
### 如何配置Jupyter Notebook项目环境
#### 创建并激活虚拟环境
为了确保各个项目的包之间不发生冲突,在创建新的Python项目时建议先建立一个新的虚拟环境。对于Anaconda用户来说,可以通过`conda`命令来完成这一操作。
```bash
conda create --name myenv python=3.8
```
这行指令会创建名为`myenv`的新环境,并指定Python版本为3.8[^2]。
接着通过下面的命令激活该环境:
```bash
conda activate myenv
```
一旦进入特定环境中工作,则在此环境下安装的所有库都将独立于其他任何已有的Python环境之外。
#### 安装必要的软件包
在激活后的虚拟环境中,可以利用pip或conda工具来进行所需依赖项的安装。比如要安装TensorFlow或其他机器学习框架的话,可以直接运行相应的安装语句:
```bash
pip install tensorflow
```
或者使用Conda的方式进行安装:
```bash
conda install tensorflow
```
值得注意的是,在某些情况下,默认仓库可能下载速度较慢;此时可以选择添加国内镜像源以加快获取资源的速度[^3]:
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
```
以上步骤完成后便可以在当前环境中正常使用所安装的各种库文件了。
#### 将新建的内核加入到Jupyter Notebook选项列表中
为了让刚刚创建出来的这个新环境能够被Jupyter识别出来作为可选Kernel之一,还需要额外执行一步操作——即向其中添加对应名称的IPython Kernel模块。具体做法是在终端里输入如下命令:
```bash
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"
```
这条命令的作用在于把刚才构建起来的那个叫做`myenv`的空间注册给Notebook应用知道,之后再打开它的时候就能看到新增加的一项可供切换使用的解释器啦!
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