如何在Jupyter笔记本上为新笔记本切换环境？

Question

我有一个实例，有各种环境，并且一些笔记本电脑适用于不同的环境，例如notebook1适用于MXNet，notebook2适用于Tensorflow。

当我从notebook1切换到notebook2时，我该如何跳转到新的环境？我尝试过这样做，但是在Jupyter笔记本电脑上并不完全有效。有什么建议吗？

所以我需要从conda环境中进行设置，但似乎jupyter笔记本UI不遵守（调用正确的激活函数）来设置路径。

- rgaut

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你尝试过设置虚拟环境吗？你可以为MXNet和Tensorflow分别设置一个虚拟环境。https://virtualenv.pypa.io/en/stable/ - jss367

如果我理解你的意思，你需要在调用jupyter notebook之前激活环境。因此，你需要执行activate pytf然后执行jupyter notebook。这样你就可以在正确的环境中打开笔记本了。 - jss367

谢谢，但安装 environment_kernels 包已经帮助实现了这个。 - rgaut

Answer 1

你可以使用 nb_conda_kernels 包，它为每个 conda 环境提供了一个单独的 Jupyter 内核，并提供适当的代码来处理它们的设置。这样，切换 conda 环境就像切换 Jupyter 内核一样简单（例如，从内核菜单），非常方便。你可以通过 conda-forge 频道获得它。

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

- jcb91

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是的，除了这个软件包之外，我认为还需要更改 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 文件并添加以下配置：c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager' - rgaut

此操作（在配置文件中设置 kernel_spec_manager_class 值）是由 nb_conda_kernels.install 模块（请参见 https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels/blob/3478523f366b11dd62ed6bd1535196c7c5a7e8c5/nb_conda_kernels/install.py#L76-L77）自动完成的，该模块会在 conda 包安装的过程中自动调用（请参见 conda 配方中的 post-link 脚本：https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels/blob/3478523f366b11dd62ed6bd1535196c7c5a7e8c5/conda.recipe/post-link.sh）。 - jcb91

conda-forge 频道使用非常旧的软件包。使用此频道，您可能还需要降级 Python 版本。为了安全起见，请使用默认的 Anaconda 频道，即使用 -c defaults。 - Shailen

另外，截至 01.2019，@rgaut 的评论似乎不起作用。您需要编辑 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并设置：c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'nb_conda_kernels.CondaKernelSpecManager'。 - Shailen

Answer 2

按照用户@jcb91的建议，安装nb_conda_kernels包对我有用。 我不得不在我的根（基本）环境和我想要使用它的虚拟环境中都安装它。 要做到这一点，请在Anaconda提示符中（在您的基本环境中）运行以下命令：

conda install nb_conda_kernels

然后，激活你的虚拟环境（在下面的代码中命名为'myenv'），并在其中安装nb_conda_kernels包。你可以在Anaconda提示符中运行以下命令来完成此操作：

conda activate myenv
conda install nb_conda_kernels

现在，您应该能够使用以下方式切换到不同的环境：

Kernel -> Change Kernel

- Anne

Answer 3

当您在环境中启动jupyter笔记本时，它只能访问安装在该特定环境中的模块。如果您需要为两个不同的笔记本使用两个特定的环境，则需要分别在这两个环境中启动jupyter笔记本。

如果您正在使用anaconda，则可以在终端中执行以下操作：

source activate MXNET
jupyter notebook

然后在第二个终端中执行：

 source activate Tensorflow
 jupyter notebook

- Mark Hannel

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是的，我想通过 UI 切换环境，而不使用这些命令。 - rgaut

我不确定这是否符合您的要求，但您可以尝试在Jupyter Notebook菜单中更改环境，方法是Kernel -> Change Kernel -> [...可用内核...]。 - Amade

@Amade - 对我来说那行不通。更改内核总是使用某个已激活的Python的Python。列表中每个内核的kernel.json指向其各自环境中不同的Python路径。但是，!which python始终使用在启动jupyter笔记本的当前激活环境中的那个Python。 - Shailen

Answer 4

我并不完全了解内核(kernel)和conda环境(conda env)之间的定义和关系，但我相信我们可以为每个环境(env)设置一个内核。

我遇到了一个类似于你的问题：我在env_without_lgb下的data_cleaning.ipynb中清理了我的数据。然而，我在env_lightgbm下安装了lightgbm。所以，我想要从env_without_lgb切换内核/环境(kernel/env)到env_lightgbm，我们可以使用Kernel -> Change Kernel：

如果没有你想要的内核，请根据this guide在正确的环境下创建内核。对我来说，我一开始只有一个Pure Python 3 kernel和一个R kernel，然后我在env_lightgbm下创建了一个内核。最后，在编辑代码时，我们可以切换内核。然而，我仍然无法弄清内核和环境之间的关系。

- Travis

Answer 5

随着这个软件包，我认为还需要更改 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 文件的以下配置

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'

- rgaut