jupyter内切换conda环境配置

一、先创造自己所需的conda环境

二、进入conda环境内，添加当前环境到jupyter内核

# 进入虚拟环境
activate tensorflow

# 安装jupyter 和 notebook
pip install jupyter notebook

#安装ipykernel，并进行相关操作
pip install --user ipykernel

#若想多个环境集成，--user必填。有这个选项后配置文件皆写入到当前用户目录下，不受环境切换影响
python -m ipykernel install --user --name="想展示的名字"

# 查看jupyter是否已添加虚拟环境
jupyter kernelspec list

三、切换想配置进内核的环境，重复以下操作

# 退出上一个添加过的虚拟环境
conda deactivate

#进入想添加的环境
conda activate pytorch

# 安装jupyter 和 notebook(这一步可能能省掉，没有测试，不确定)
pip install jupyter notebook

#安装ipykernel，并进行相关操作
pip install --user ipykernel

#若想多个环境集成，--user必填。有这个选项后配置文件皆写入到当前用户目录下，不受环境切换影响
python -m ipykernel install --user --name="想展示的名字"

# 查看jupyter是否已添加虚拟环境
jupyter kernelspec list

配置后的状态

(base) ubuntu@VM-4-4-ubuntu:~$ ls /home/ubuntu/.local/share/jupyter/kernels/
python3  tensorflow  test_env
(base) ubuntu@VM-4-4-ubuntu:~$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3       /home/ubuntu/.local/share/jupyter/kernels/python3
  tensorflow    /home/ubuntu/.local/share/jupyter/kernels/tensorflow
  test_env      /home/ubuntu/.local/share/jupyter/kernels/test_env
(base) ubuntu@VM-4-4-ubuntu:~$ cat /home/ubuntu/.local/share/jupyter/kernels/tensorflow/kernel.json
{
 "argv": [
  "/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python",#这个路径即为conda虚拟环境所在的路径
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "tensorflow",
 "language": "python",
 "metadata": {
  "debugger": true
 }
}(base) ubuntu@VM-4-4-ubuntu:~$ 

 服务器端启用：

#进入任意某个安装好jupyter notebook的环境中
jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=8888

配置好的内核：