Anaconda 虚拟环境中使用Jupyter Notebook

安装好Anaconda之后，进入Anaconda Prompt，创建虚拟环境，env_name是创建的环境的名字。

conda creat -n env_name python=3.9

等虚拟环境搭建好之后，激活环境。

conda activate env_name 

Anaconda自带了Jupyter，想要使用虚拟环境的内核，需要用到ipykernel。在虚拟环境中先安装这个库。在这里使用清华园的镜像。装包习惯用pip…

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

接下来将虚拟环境加入到Jupyter中：

python -m ipykernel install --name env_name

如果安装成功会出现以下信息，zane即虚拟环境名。

Installed kernelspec zane in C:\ProgramData\jupyter\kernels\zane

然后退出虚拟环境：

conda deactivate

在base环境中启用jupyter notebook，就能看见可以切换内核了。(conda env: 是安装nb_conda_kernels 关联的所有conda环境)。

显示Jupyter 中所有内核：

jupyter kernelspec list

删除指定内核：

jupyter kernelspec uninstall env_name

nb_conda或者nb_conda_kernels 用于conda 环境的适配。刚开始搭虚拟环境中的jupyter的时候，安装这两个包总出问题，opensll的相关问题。根据网上帖子，删除了配置的镜像通道之后，才装上。但发现使用ipykernel是同样的效果。虚拟环境不多的情况下，单独配置以下也还好。

然后就可以直接从base环境中启动Jupyter notebook，然后切换内核进行使用。

torch环境：torch-gpu 我一直是先下载对应版本的whl，然后本地pip install，这样效率会高一点儿。torch官网对应的命令下载 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 以及whl下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch/

paddlepaddle: