Anaconda Conda环境未出现在Jupyter笔记本中

我安装了Anaconda（使用Python 2.7），并在名为

Tensorflow

的环境中安装了Tensorflow。我可以在该环境中成功导入Tensorflow

问题是Jupyter笔记本电脑无法识别我刚刚创建的新环境。无论我是从GUI导航器还是从

tensorflow

env中的命令行启动Jupyter笔记本，菜单中只有一个名为

Python[Root]

的内核，无法导入tensorflow。当然，我多次点击该选项，保存文件，重新打开，但这些都没有帮助

奇怪的是，当我打开Jupyter首页上的

Conda

选项卡时，我可以看到这两个环境。但是当我打开

文件

选项卡，尝试

新建一个笔记本时，我仍然只有一个内核

我看了这个问题:
但是我的电脑上没有像
~/Library/Jupyter/kernels
这样的目录！这个Jupyter目录只有一个子目录，名为
runtime

我真的很困惑。Conda环境是否应该自动成为内核？（我随后手动设置了内核，但被告知没有找到
ipykernel
）
恼人的是，在
tensorflow
环境中，您可以运行
jupyter笔记本
，而无需在该环境中安装
jupyter
。快跑

(tensorflow) $ conda install jupyter

而
tensorflow
环境现在应该可以在任何
conda
环境中启动的Jupyter笔记本中看到，就像
Python[conda env:tensorflow]
如果您的环境没有显示，请确保您已安装


nb_conda_内核
在使用Jupyter的环境中
ipykernel
在您想要访问的Python环境中

声明

nb_conda_内核
应安装在
您可以运行Jupyter笔记本或Jupyter实验室。这可能是你的基地康达
环境，但它不一定是。例如，如果环境
notebook_env包含笔记本软件包，然后您可以运行

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必须具有
安装了适当的内核包。例如，访问
Python环境下，它必须有ipykernel包；e、 g

conda install -n python_env ipykernel

conda install -n r_env r-irkernel

要利用R环境，它必须有R-irkernel包；e、 g

conda install -n python_env ipykernel

conda install -n r_env r-irkernel

对于其他语言，必须安装

除了Python之外，通过安装适当的l
*内核
包，Jupyter还可以从包括、bash甚至其他位置访问内核

请注意，在最初发布这篇文章时，可能有来自的原因

如果其他解决方案无法使Jupyter识别其他conda环境，则始终可以在特定环境中安装并运行
Jupyter
。但是，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，我在本笔记本中运行的是Python 3.6.1：

请注意，如果您在许多环境中执行此操作，则在每个环境中安装Jupyter所增加的存储空间可能是不需要的（取决于您的系统）。
只需在新环境中运行
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，并且不再安装jupyter笔记本，这种方法仍然有效。您可以从任何可以看到新添加内核的环境启动笔记本电脑。
我遇到了同样的问题，我的新conda环境myenv无法被选为内核或新笔记本电脑。从env内部运行jupter笔记本得到了相同的结果

我的解决方案，以及关于Jupyter笔记本如何识别conda envs和内核的知识：

使用conda将jupyter和ipython安装到myenv

：

conda install -n myenv ipython jupyter

之后，在我以前的环境中，将

jupter notebook

作为内核运行在任何列出的

myenv

环境之外

Python [conda env:old]
Python [conda env:myenv]

激活环境后运行笔记本：

source activate myenv
jupyter notebook

隐藏所有其他环境内核，仅显示语言内核：

python 2
python 3
R

---

我认为其他答案已经不起作用了，因为康达已经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)"

如本文所述： 另见

增编：

---

您应该能够使用

conda install nb\u conda\u内核安装
nb\u conda\u内核
安装
nb\u conda\u内核
来自动添加所有环境，请参见
我们在这个问题上做了很多努力，下面是对我们有效的方法。如果使用，请务必确保使用的是来自
conda forge
的更新包，即使在
Miniconda
根环境中也是如此

因此，请安装，然后执行以下操作：

conda config--添加频道conda forge--强制
康达更新——全y
conda安装nb_conda_内核-y
conda env create-f custom_env.yml-q--force
jupyter笔记本

只要
custom_env.yml
文件中列出了要安装的
ipykernel
，您的自定义环境将作为可用内核显示在Jupyter中，如下示例：

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

为了证明它能在一系列定制环境中工作，这里有一个Windows屏幕抓图：

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

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seaborn安装在该环境中。它似乎能够从相同的环境中导入大量其他文件，例如numpy和pandas，但seabo却不行
jupyter kernelspec remove python3

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

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

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

jupyter kernelspec remove python3

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

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

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

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --name = my_env

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

conda install jupyter

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

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