Les environnements Conda ne s'affichent pas dans le carnet de notes Jupyter

Question

J'ai installé Anaconda (avec Python 2.7), et installé Tensorflow dans un environnement appelé tensorflow . Je peux importer Tensorflow avec succès dans cet environnement.

Le problème est que Jupyter Notebook ne reconnaît pas le nouvel environnement que je viens de créer. Peu importe que je démarre Jupyter Notebook à partir du Navigateur GUI ou de la ligne de commande sur el tensorflow env, il n'y a qu'un seul noyau dans le menu appelé Python [Root] et Tensorflow ne peuvent pas être importés. Bien sûr, j'ai cliqué sur cette option plusieurs fois, j'ai enregistré le fichier, je l'ai rouvert, mais cela n'a pas aidé.

Étrangement, je peux voir les deux environnements lorsque j'ouvre l'application Conda sur la page d'accueil de Jupyter. Mais lorsque j'ouvre le Files et essayez de new un ordinateur portable, je me retrouve toujours avec un seul noyau.

Je me suis penché sur cette question : Lier l'environnement Conda à Jupyter Notebook Mais il n'existe pas de répertoire tel que ~/Library/Jupyter/kernels sur mon ordinateur ! Ce répertoire Jupyter n'a qu'un seul sous-répertoire appelé runtime .

Je suis vraiment confus. Les environnements Conda sont-ils censés se transformer automatiquement en noyaux ? https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html pour configurer manuellement les noyaux, mais on m'a dit que ipykernel n'a pas été trouvé).

Answer 1

Je ne pense pas que les autres réponses fonctionnent encore, car conda a arrêté de configurer automatiquement les environnements en tant que noyaux jupyter. Vous devez ajouter manuellement des noyaux pour chaque environnement de la manière suivante :

source activate myenv
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

Comme documenté ici : http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments Voir aussi cette question .

Addendum : Vous devriez être en mesure d'installer le nb_conda_kernels paquet avec conda install nb_conda_kernels pour ajouter tous les environnements automatiquement, voir https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

Answer 2

Si vos environnements ne s'affichent pas, vérifiez que vous avez bien installé

• nb_conda_kernels dans l'environnement avec Jupyter
• ipykernel dans l'environnement Python auquel vous voulez accéder

La documentation d'Anaconda déclare que

nb_conda_kernels doit être installé dans l'environnement à partir duquel vous exécutez Jupyter Notebook ou JupyterLab. Il peut s'agir de votre conda de base de base, mais ce n'est pas obligatoire. Par exemple, si l'environnement notebook_env contient le paquetage notebook, alors vous exécuterez

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

Tout autre environnement auquel vous souhaitez accéder dans vos ordinateurs portables doit avoir un paquetage de noyau approprié installé. Par exemple, pour accéder à un environnement Python, il faut que le paquetage ipykernel soit installé ; par ex.

conda install -n python_env ipykernel

Pour utiliser un environnement R, celui-ci doit disposer du paquetage r-irkernel ; par exemple

conda install -n r_env r-irkernel

Pour les autres langues, leurs noyaux correspondants doit être installé.

En plus de Python, l'installation des logiciels appropriés permet d'améliorer la qualité de vie des utilisateurs. *kernel Jupyter peut accéder aux noyaux à partir de une tonne d'autres langues y compris R , Julia , Scala/Spark , JavaScript , bash, Octave et même MATLAB .

Notez qu'au moment de la publication initiale de cet article, il y avait une cause possible de nb_conda ne supporte pas encore les environnements Python 3.6 .

Si les autres solutions ne permettent pas à Jupyter de reconnaître d'autres environnements conda, vous pouvez toujours installer et exécuter jupyter à partir d'un environnement spécifique. Cependant, il se peut que vous ne puissiez pas voir ou passer à d'autres environnements à partir de Jupyter.

$ 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

Remarquez que j'utilise Python 3.6.1 dans ce notebook :

Notez que si vous faites cela avec de nombreux environnements, l'espace de stockage supplémentaire résultant de l'installation de Jupyter dans chaque environnement peut être indésirable (selon votre système).

Answer 3

Ce qui est ennuyeux, c'est que dans votre tensorflow vous pouvez exécuter jupyter notebook sans installer jupyter dans cet environnement . Il suffit de courir

(tensorflow) $ conda install jupyter

et le tensorflow devrait maintenant être visible dans les Jupyter Notebooks démarrés dans n'importe lequel de vos conda comme quelque chose comme Python [conda env:tensorflow] .

Answer 4

J'ai dû exécuter toutes les commandes mentionnées dans les trois premières réponses pour que cela fonctionne :

conda install jupyter
conda install nb_conda
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name mykernel

Answer 5

Il suffit de courir conda install ipykernel dans votre nouvel environnement, alors seulement vous obtiendrez un noyau avec cet environnement. Cela fonctionne même si vous avez des versions différentes installées dans chaque environnement et cela n'installe pas à nouveau jupyter notebook. Vous pouvez lancer votre notebook depuis n'importe quel environnement et vous pourrez voir les nouveaux noyaux ajoutés.