conda安装jupyter

Posted 2023-04-19

参考技术A 腾讯云服务器Ubuntu20.0安装miniconda、jupyter，notebook设置中文和远程访问

这里租的是阿里云的云服务器，只改了安全组入方向TCP端口，这里开放的端口必须包含之后jupyter设置的端口，不然可能访问不了

用conda安装，miniconda的安装之前已经发过了，这里直接用了

在本机浏览器中输入服务器IP地址+端口号

输入上面红框时设置的密码

登录成功，不过新建的时候只有python一个内核

退出直接在 Xshell 里面退出就行

再运行jupyter notebook进入

不同环境的内核可以通过安装nb_conda解决

再运行jupyter notebook进入

选自己想要的插件就行了

Conda 环境未显示在 Jupyter Notebook 中

【中文标题】Conda 环境未显示在 Jupyter Notebook 中

【英文标题】：Conda environments not showing up in Jupyter Notebook

【发布时间】：2017-01-28 23:29:50

【问题描述】：

我安装了 Anaconda（使用 Python 2.7），并在名为 tensorflow 的环境中安装了 Tensorflow。我可以在那个环境中成功导入 Tensorflow。

问题是 Jupyter Notebook 无法识别我刚刚创建的新环境。无论我从 GUI Navigator 还是从命令行在 tensorflow env 中启动 Jupyter Notebook，菜单中只有一个名为 Python [Root] 的内核，并且无法导入 Tensorflow。当然，我多次单击该选项，保存文件，重新打开，但这些都没有帮助。

奇怪的是，当我在 Jupyter 的首页打开 Conda 选项卡时，我可以看到这两个环境。但是当我打开Files 选项卡并尝试new 笔记本时，我仍然只有一个内核。

我看了这个问题： Link Conda environment with Jupyter Notebook 但是我的电脑上没有~/Library/Jupyter/kernels这样的目录！这个 Jupyter 目录只有一个名为 runtime 的子目录。

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手动设置内核，却被告知找不到ipykernel。）

【问题讨论】：

conda install ipykernel 似乎在环境中安装了jupyter...我错过了什么吗？

大概 ipykernel 有 jupyter 作为依赖？

似乎不再起作用...请参阅下面 Andreas 的回答

@ThomasK 仅在使用 nb_conda 或按照问题中的建议手动设置内核时才有效。否则它实际上会搞砸很多事情。可执行文件jupyter 将指向环境中的一个可执行文件，但系统的jupyter-notebook 将被启动（如果已安装），因此不会使用默认内核的环境。

我在这个问答中写了一个全面的调试指南：***.com/questions/58068818/…

【参考方案1】：

烦人的是，在您的tensorflow 环境中，您可以运行jupyter notebook 而无需在该环境中安装jupyter。跑吧

(tensorflow) $ conda install jupyter

tensorflow 环境现在应该在 Jupyter Notebooks 中可见，该笔记本在您的任何conda 环境中启动，类似于Python [conda env:tensorflow]。

【讨论】：

我遇到了和 Thomas K 一样的问题，Octavius 分享的解决方案也解决了我的问题。但是，有一个问题，如果您有 Python 3 版本的 Anaconda，那么您将只能看到您当前的活动环境，并且它应该有自己的 Jupyter。但是如果你安装 Python 2 版本的 Anaconda，它可以处理所有的环境。

您也可以在 Python2 版本的 anaconda 中执行“conda install nb_conda”来从 Jupyter 本身管理您的环境。

@rkmalaiya 是正确的。如果您正在运行 Miniconda3 或 Anaconda3，请在您的源 conda 环境之一（安装了 jupyter notebook）中执行conda install nb_conda。然后，您可以在 jupyter notebook 浏览器中切换内核/conda 环境。

可以报告此方法在 2018 年 9 月适用于 Anaconda 5.2 Python 3.6

这是一个糟糕的答案，因为它鼓励用户在每个环境中安装 Jupyter，这是完全没有必要的。这个工作的原因是ipykernel（这是唯一真正需要的东西）是jupyter的依赖项。

【参考方案2】：

如果您的环境未显示，请确保您已安装

nb_conda_kernels 在 Jupyter 环境中 ipykernel 和 ipywidgets 在您要访问的 Python 环境中（请注意，ipywidgets 是启用某些 Juptyer 功能，而不是环境可见性，请参阅related docs）。

Anaconda's documentation 声明

nb_conda_kernels 应安装在安装环境中 你运行 Jupyter Notebook 或 JupyterLab。这可能是你的基础 conda 环境，但不是必须的。例如，如果环境 notebook_env 包含笔记本包，然后你会运行

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具有 安装了适当的内核包。例如，要访问一个 Python环境，必须有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their corresponding kernels。

除了Python，通过安装适当的*kernel包，Jupyter可以从a ton of other languages访问内核，包括R、Julia、Scala/Spark、JavaScript、bash、Octave，甚至MATLAB.

---

请注意，在最初发布此内容时，nb_conda not yet supporting Python 3.6 environments 可能是一个原因。

如果其他解决方案无法让 Jupyter 识别其他 conda 环境，您始终可以在特定环境中安装和运行 jupyter。不过，您可能无法从 Jupyter 中查看或切换到其他环境。

$ conda create -n py36_test -y python=3.6 jupyter
$ source activate py36_test
(py36_test) $ which jupyter
/home/schowell/anaconda3/envs/py36_test/bin/jupyter
(py36_test) $ jupyter notebook

请注意，我在此笔记本中运行的是 Python 3.6.1：

请注意，如果您在许多环境中执行此操作，则将 Jupyter 安装到每个环境中所增加的存储空间可能是不可取的（取决于您的系统）。

【讨论】：

嗨 很抱歉再次打开这个帖子。但是我按照这里的建议尝试了所有方法，但仍然没有在 jupyter 中看到 tensorflow env。我在 tensorflow 环境中安装了 jupyter。我在那里安装了 python 3.6.1。我尝试安装 conda nb_conda 但它说与 py3.6 冲突。所以没有安装其余我尝试过的所有其他东西似乎都不起作用。有什么建议吗？

好的。我又检查了一遍。我的问题是我的 jupyter 在使用 Python 3 内核打开时无法导入任何模块。我不确定为什么会这样。而且它也没有显示其他环境

@Baktaawar，请参阅我更新的答案，演示如何在笔记本中使用 python 3.6。您可以运行 python 3.6 环境，您只需要在该环境处于活动状态的情况下启动 jupyter。 Conda 环境可以被认为是自包含的 python 安装。如果你将 Jupyter 安装到你的系统 python 中，你同样只会看到一个 python 内核选项。 nb_conda 的目的只是为了“[提供]来自 Jupyter 内的 Conda 环境和包访问扩展”，而不是让你可以从你选择的 python 安装中运行 Jupyter。

@StevenC.Howell 感谢您解决我的问题。我认为您仍然需要提到ipykernel 需要安装在您要用作内核的每个环境中。

嗯，我不知道为什么没有它。你是对的，他们明确表示应该安装它。我已将其添加到我的答案中。谢谢！

【参考方案3】：

只需在您的新环境中运行conda install ipykernel，然后您将获得具有此环境的内核。即使您在每个环境中安装了不同的版本并且它不会再次安装 jupyter notebook，这仍然有效。您可以从任何可以看到新添加的内核的环境启动 notebook。

【讨论】：

这是截至 2018 年 1 月的最佳答案。如果您只是在 conda 环境中 conda install ipykernel，Jupyter 应该会在启动时自动发现您的内核。最坏的情况是，您可以使用python -m ipykernel install --user --name mykernel 手动生成内核，但如果它已经被自动发现，您就不想这样做了，否则它会在内核列表中出现两次。

这也将安装 Jupiter 及其所有依赖项。它有效，但不知何故不是最佳的

【参考方案4】：

我遇到了同样的问题，我的新 conda 环境 myenv 无法选择为内核或新笔记本。在 env 中运行 jupter notebook 会得到相同的结果。

我的解决方案，以及我对 Jupyter notebooks 如何识别 conda-envs 和内核的了解：

使用 conda 将 jupyter 和 ipython 安装到 myenv：

conda install -n myenv ipython jupyter

之后，在任何列出 myenv 的环境之外运行 jupter notebook 作为内核以及我以前的环境。

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

【参考方案5】：

我认为其他答案不再有效，因为 conda 停止自动将环境设置为 jupyter 内核。您需要通过以下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 另见this issue。

附录： 您应该可以使用conda install nb_conda_kernels 安装nb_conda_kernels 包以自动添加所有环境，请参阅https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

【讨论】：

是否有可能以某种方式标记截至今天为止的最新解决方案？

只有这对我有用！ conda install nb_conda - 没有帮助。谢谢！

截至 2018 年 4 月，安装 nb_conda_kernels 为我工作（Python 3.6.4、conda 4.3.27、jupyter 4.4.0）。

更正我之前的评论：新的环境不会只在第一次出现。再次停用并激活env后，然后打开jupyter，它就会正常显示。

如果这对您不起作用，请尝试运行 conda install ipykernel 这个答案假定您已经在您的环境中安装了它。

【参考方案6】：

我们在这个问题上遇到了很多困难，这就是对我们有用的方法。如果您使用conda-forge channel，请务必确保使用来自conda-forge 的更新包，即使在您的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

只要在 custom_env.yml 文件中列出了要安装的 ipykernel，您的自定义环境就会在 Jupyter 中显示为可用内核，如下例所示：

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

只是为了证明它可以在一堆自定义环境中工作，下面是 Windows 的屏幕截图：

【参考方案7】：

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

【讨论】：

这对我也有用，但我不需要conda install nb_conda

惊人的蒸馏！

当我在特定环境中运行 jupyter lab 时，我只需要前 3 个命令来显示环境内核作为选项

也为我工作。天哪，这令人沮丧。

你不需要 nb_conda！ ;)

【参考方案8】：

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”——即使在那个环境中安装了 seaborn。它似乎能够从同一环境中导入大量其他文件——例如 numpy 和 pandas，但不是 seaborn。我尝试了这里和其他线程上建议的许多修复，但没有成功。直到我意识到 Jupyter 并没有在该环境中运行内核 python，而是将系统 python 作为内核运行。即使环境中已经存在外观不错的内核和 kernel.json。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)"

我能够让一切顺利进行。 （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。

【参考方案9】：

    $ conda install nb_conda_kernels

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

【讨论】：

这不是概括***.com/a/48349338/570918吗？

这看起来是最简单的方法。

【参考方案10】：

虽然@coolscitist's answer 为我工作，但还有一种方法不会用完整的 jupyter 包+deps 使您的内核环境混乱。 它在ipython docs 中进行了描述，并且（我怀疑）仅当您在非基础环境中运行笔记本服务器时才需要它。

conda activate name_of_your_kernel_env
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --prefix=/home/your_username/.conda/envs/name_of_your_jupyter_server_env --name 'name_of_your_kernel_env'

你可以检查它是否工作使用

conda activate name_of_your_jupyter_server_env 
jupyter kernelspec list

【讨论】：

实际上，更新 jupyter 并使用 conda install nb_conda_kernels 效果更好。

请注意python -m ipykernel install 是注册环境的传统途径，适用于其他（非Conda）环境。 nb_conda_kernels 背后的想法是，您不需要手动执行此操作，只要安装 ipykernel。

是的！我把这条评论变成了this standalone answer。

【参考方案11】：

摘要 (tldr)

如果您希望“python3”内核始终从启动它的环境运行 Python 安装，请删除用户“python3”内核，该内核优先于当前环境的任何内容：

jupyter kernelspec remove python3

完整解决方案

我将为以下情况发布一个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 jupyter（也安装了 ipykernel） 当您运行命令 jupyter notebook 并通过单击“新建”下拉菜单中的“python3”创建新笔记本时，该笔记本会从基本环境而不是当前环境执行 python。 您希望它在任何环境中启动带有“python3”的新笔记本都会从该环境而不是基础执行 Python 版本

我将为解决方案的其余部分使用环境名称“test_env”。另外，请注意“python3”是内核的名称。

当前投票最多的答案确实有效，但还有其他选择。它说要执行以下操作：

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

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

可能发生的情况是存在一个用户 python3 内核。运行命令jupyter kernelspec list 列出所有环境。例如，如果您有一个 mac，您将返回以下内容（我的用户名是 Ted）。

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

Jupyter 在这里所做的是通过三个不同的路径搜索内核。它从 User，到 Env，再到 System。有关它搜索每个操作系统的路径的更多详细信息，请参阅this document。

以上两个内核都在用户路径中，这意味着无论您从哪个环境启动 jupyter 笔记本，它们都将可用。这也意味着如果在环境级别有另一个“python3”内核，那么您将永远无法访问它。

对我来说，从启动笔记本的环境中选择“python3”内核应该从该环境中执行 Python 更有意义。

您可以通过查看您的操作系统的 Env 搜索路径来检查您是否有另一个“python3”环境（请参阅上面文档的链接）。对我来说（在我的 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一个“python3”内核。

感谢this GitHub issue comment（查看第一个回复），您可以使用以下命令删除用户“python3”环境：

jupyter kernelspec remove python3

现在当你运行jupyter kernelspec list 时，假设 test_env 仍然处于活动状态，你将得到以下信息：

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

请注意，此路径位于 test_env 目录中。如果您创建一个新环境、安装 jupyter、激活它并列出内核，您将在其环境路径中获得另一个“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”内核被暴露并且每次都可以被选择。这消除了手动创建内核的需要。在软件开发方面，它也更有意义，因为人们希望将自己隔离到一个单一的环境中。运行与主机环境不同的内核似乎并不自然。

这个用户“python3”似乎不是默认为每个人安装的，所以不是每个人都会遇到这个问题。

【讨论】：

python -m ipykernel install --user --name test_env --display-name "Python (test_env)" 就像一个魅力。谢谢

【参考方案12】：

按照instructions in the iPython documentation 将不同的 conda 环境添加到内核列表以供在 Jupyter Notebook 中选择。综上所述，安装ipykernel后，必须在终端中逐个激活conda环境，运行命令python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"，其中myenv就是你要添加的环境（内核）。

【参考方案13】：

在我的例子中，使用 Windows 10 和 conda 4.6.11，通过运行命令

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

在我使用conda jupyter notebook 从同一命令行打开 Jupyter 后，在环境处于活动状态时从终端没有完成这项工作。

解决方案显然是通过在环境中转到我的环境从 Anaconda Navigator 打开 Jupyter：打开 Anaconda Navigator，在 Environments 中选择环境，按所选环境上的“播放”按钮，然后选择“使用 Jupyter 打开”笔记本”。

Anaconda Navigator 中的环境用于从所选环境运行 Jupyter

【讨论】：

查看the documentation，了解如何使用 Conda 内核。您从具有 Jupyter 的环境中启动 Jupyter；您在希望在 Jupyter 中用作内核的所有环境中安装 ipykernel。

【参考方案14】：

nb_conda_kernels 包是使用jupyter 和conda 的最佳方式。通过最少的依赖项和配置，它允许您使用在不同环境中运行的 jupyter notebook 中的其他 conda 环境。引用其documentation：

安装

此软件包旨在仅使用 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base conda 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

要利用 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，必须安装它们的corresponding kernels。

那么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

---

尽管有很多答案并且@me​​rv 努力改进它们，但仍然很难找到一个好的答案。我制作了这个 CW，所以请投票给顶部或改进它！

【讨论】：

Screenshot by Rich Signell

【参考方案15】：

这在 Windows 10 和最新解决方案中对我有用：

1) 进入 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：在步骤 3 中包含“your_env_name”周围的引号）

【参考方案16】：

可能的特定渠道问题

我（再次）遇到了这个问题，结果证明我是从 conda-forge 频道安装的；删除它并从 anaconda 频道重新安装，而不是为我修复它。

更新：我在使用新环境时又遇到了同样的问题，这次我确实从 anaconda 频道安装了 nb_conda_kernels，但我的 jupyter_client 来自conda-forge 频道。卸载 nb_conda_kernels 并重新安装将其更新到更高优先级的频道。

所以请确保您已从正确的渠道安装 :)

【讨论】：

听起来你可能把一些事情搞混了。 jupyter 和 nb_conda_kernels 应该安装在一个环境中 - 这是您始终运行 jupyter notebook 的地方。新的环境只需要ipykernel，但在运行jupyter notebook时不应激活。

我知道，它是在一台新机器上。

好的。我编辑了你的答案，主要是为了改变我的投票，但也是为了澄清你所说的 conda 频道（不是一件事 - defaults 或 anaconda ）。如果我对发生的事情有误，请随时进一步编辑。

【参考方案17】：

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 中看到 conda env，您需要：

基础环境中的以下包：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的配置 首先检查您是否在jupyter --paths 给出的位置之一中有jupyter_notebook_config.py 如果它不存在，通过运行jupyter notebook --generate-config创建它 添加或确保您拥有以下信息：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，您可以看到与上述笔记本和控制台相同的环境：

你可以在打开笔记本时选择你的环境：

安全的方法是创建一个特定的环境，您将从该环境中运行example of envjupyter lab 命令。激活你的环境。然后添加 jupyter 实验室扩展example jupyter lab extension。然后你可以运行jupyter lab

【讨论】：

将c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class=.. 添加到 Jupyter 配置解决了我的问题 GCP 的 AI 平台。我的猜测是 nb_conda_kernels 软件包已安装，但未配置为与 Jupyter 一起使用。

【参考方案18】：

向 Jupyter 添加 conda 环境：

打开Anaconda Prompt

执行conda activate <env name>

执行conda install -c anaconda ipykernel

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

在 conda 4.8.3

上测试

【参考方案19】：

首先你需要激活你的环境。

pip install ipykernel

接下来，您可以通过键入以下内容将虚拟环境添加到 Jupyter：

python -m ipykernel install --name = my_env

【讨论】：

安装 ipykernal 后，这工作： python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

【参考方案20】：

仅使用环境变量：

python -m ipykernel install --user --name $(basename $VIRTUAL_ENV)

【参考方案21】：

我在使用 vscode 服务器时遇到了这个问题。 在名为“base”的conda环境中，我安装了1.2.0版本的opennmt-py，但是我想在conda环境“opennmt2”中运行jupyter notebook，其中包含使用opennmt-py 2.0的代码。 我通过在 conda(opennmt2) 中重新安装 jupyter 解决了这个问题。

conda install jupyter

重装后在opennmt2环境下执行jupyter notebook会执行新安装的jupyter

where jupyter 
/root/miniconda3/envs/opennmt2/bin/jupyter
/root/miniconda3/bin/jupyter

【参考方案22】：

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

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

【讨论】：

这对我有用。以前，我以这种方式安装 ipykernel：python -m ipykernel install --user --name=<environment-name>，但该方法似乎不再有效，即使环境显示为内核选项。

这非常有效。在尝试了这篇文章的方法后：***.com/a/43197286/1968932。静止环境不可见。但是，即使在刷新页面后在 jupyter 实验室工作区中工作时，您的技巧似乎最终也能正常工作。