Jupyter Lab 使用 conda 虚拟环境

第一步：给虚拟环境添加 ipykernel

方法一：创建环境时直接添加 ipykernel

• 方法：conda create -n 虚拟环境名称 python=版本号 ipykernel

• 实例 ：创建 tensorflow1.15 时直接添加 ipykernel

conda create -n tensorflow115 python=3.7 ipykernel
# 注意 tensorflow1.15 最高支持 python 3.7，不支持 python 3.8

方法二：给已创建好的虚拟环境添加 ipykernel

• 适合已通过 conda create -n virtual_enviroment 创建好虚拟环境，但没有添加 ipykernel 的情况

• 方法：conda install -n 虚拟环境名称 ipykernel

• 实例：

conda install -n tensorflow2 ipykernel

第二步：激活想要使用的虚拟环境

• 方法：conda activate 虚拟环境名称

• 实例

conda activate pytorch

第三步：将虚拟环境写入 jupyter notebook 的 kernel 中

• 方法：python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name 虚拟环境名称

  • 第一个虚拟环境名称表示创建的虚拟环境名称
  • 第二个虚拟环境名称表示想要其在 jupyter noteboook 的 kernel 选项中中显示名称

• 实例：

python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "pytorch"

第四步：运行 jupyter lab

• 方法：jupyter lab --port 端口号

• 实例：

jupyter lab --port 8888

第五步：在浏览器中打开 jupyter lab

• 依次点击【Kernel】–【Change Kernel】，在弹出的选择 Kernel 选项中选择相应的虚拟环境
  
  
  

参考

• https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/8204221.html