anaconda中jupyter notebook配置pycharm环境
时间: 2025-03-15 15:14:44 浏览: 55
### 如何在Anaconda中配置Jupyter Notebook以与PyCharm集成
#### 一、安装Anaconda并验证其功能
为了确保后续步骤顺利进行,需先确认Anaconda已正确安装。通过运行命令`conda --version`来检查是否能返回当前Conda的版本号[^2]。
#### 二、创建虚拟环境(可选)
如果希望隔离项目依赖关系,则可以创建一个新的Conda虚拟环境:
```bash
conda create -n myenv python=3.9
```
激活该新环境:
```bash
conda activate myenv
```
#### 三、安装必要的软件包
无论是在默认环境下还是新建的虚拟环境中,都需要确保安装了Jupyter Notebook以及IPykernel以便支持跨IDE交互。
```bash
conda install jupyter notebook ipykernel
```
接着向此特定环境添加一个可供其他工具识别的Kernel名称:
```bash
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"
```
这里假设之前创建了一个名为`myenv`的新环境;如果不是,请替换为实际使用的环境名[^1]。
#### 四、启动Jupyter Notebook测试连接性
执行如下指令开启服务端口监听模式下的Notebook实例:
```bash
jupyter notebook
```
打开浏览器访问指定地址,默认情况下应该是http://localhost:8888/ ,尝试加载一些简单的Python脚本片段观察效果如何。
#### 五、设置PyCharm解释器指向正确的Conda路径
进入PyCharm首选项菜单中的Project Interpreter部分,点击齿轮图标选择Add...选项,在弹出窗口里找到System Interpreter类别下拉列表底部有一个显示“Show All...”链接的地方单击它。之后再按右上角加号按钮新增一条记录,浏览定位至刚才所建立的那个Conda Environment目录结构内部寻找对应平台架构上的python.exe文件位置完成关联绑定操作即可。
此时应该可以在PyCharm里面正常调用由Anaconda管理维护的各种库资源,并且也能够无缝切换不同Kernel之间的工作状态从而实现真正意义上的多场景协作开发体验目标。
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
上述代码可用于检测PyTorch是否成功安装及工作正常。
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