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文章目录 总结1.默认路径下创建新环境2.指定路径下创建环境3.一些常见问题(jupyter kernel) 总结 cd CronKGQAconda create --prefix F:\
cd CronKGQAconda create --prefix F:\condaenv\env_name python=3.8 创建环境activate F:\condaenv\env_name 激活环境conda remove -n env_name --allconda remove -p F:\condaenv\env_name --all 删除环境conda deactivate 退出当前环境可以尝试手动给该环境创建一个kernel先使用jupyter kernelspec list 查看Conda中有几个kernel默认只有一个找到默认的kernel的路径,进入该目录。修改副本中kernel.JSON文件如果还没有内核,执行Python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "py3.7(env_name)"--name后是虚拟环境的名称,--display-name后是希望该内核显示的名称。打开pythonimport syssys.executable 查看当前的解释器路径# jupyter notebook 中切换 kernel 不用在终端激活相应的环境
参考:https://blog.csdn.net/a982847942/article/details/127098421
首先打开Anaconda Prompt
这里看到默认Conda安装路径,如果想要在默认路径下创建虚拟环境,直接使用如下命令:
conda create -n name python=3.7(python版本自己指定)
如图,创建完毕。
可以使用如下命令查看当前有哪些环境
conda env list
切换到新创建的环境
activate test
退出当前环境
conda deactivate
删除环境
conda remove -n test --all
conda create --prefix=F:\condaenv\env_name python=3.7
F:\condaenv\env_name 替换为你自己的路径
其它命令也有一点小变化,如下:
activate F:\condaenv\env_name 激活环境conda remove -p F:\condaenv\env_name --all
在指定路径下创建环境后导入包在命令行可以使用,在Jupyter Notebook中无法使用?
解决办法:
可以尝试手动给该环境创建一个kernel
先使用jupyter kernelspec list 查看Conda中有几个kernel默认只有一个,下面的deeplearning是我自己创建的。
找到默认的kernel的路径,进入该目录。
然后复制一份包含这三个文件的文件夹,如下图,python3是默认的,deeplearning是我复制的。
修改副本中kernel.json文件
然后再次执行jupyter kernelspec list看是否有新添加的内核,并打开Jupyter Notebook看问题是否解决。
如果jupyter kernelspec list查看没有内核(确保kernel.json内容要正确),或者在Jupyter Notebook中无法切换kernel,或者在Jupyter Notebook中切换内核失败,可以执行activate env_name 然后执行如下命令:
activate env_nameconda install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "py3.7(env_name)"--name后是虚拟环境的名称,--display-name后是希望该内核显示的名称。
完成之后再次进入Jupyter Notebook进行尝试。
不出意外,经过上述步骤应该是可以正常import了,可以使用下面命令查看正在使用的内核:
import syssys.executable
来源地址:https://blog.csdn.net/qq_49821869/article/details/127992187
--结束END--
本文标题: conda创建指定路径里面的虚拟环境
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/390574.html(转载时请注明来源链接)
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