Conda ortamları Jupyter Notebook'da görünmüyor

Anaconda'yı (Python 2.7 ile) kurdum ve Tensorflow'u adlı bir ortama kurdum tensorflow. Bu ortamda Tensorflow'u başarıyla ithal edebilirim.

Sorun, Jupyter Notebook'un yeni oluşturduğum yeni ortamı tanımaması. Hayır ben GUI Navigator veya komut satırından Jupyter Notebook başlamak önemli olantensorflow env, orada denilen menüde tek çekirdek olduğunu Python [Root]ve Tensorflow alınamaz. Tabii ki, bu seçeneği birkaç kez tıkladım, kaydedilmiş dosya, tekrar açtım, ancak bunlar yardımcı olmadı.

Garip bir şekilde, CondaJupyter'in ön sayfasındaki sekmeyi açtığımda iki ortamı görebiliyorum . Ancak Filessekmeyi açıp newbir deftere çalıştığımda , hala tek bir çekirdekle karşılaşıyorum.

Şu soruya baktım: Conda ortamını Jupyter Notebook ile ilişkilendirin Ama bilgisayarımda olduğu gibi bir dizin yok ~/Library/Jupyter/kernels! Bu Jupyter dizininin yalnızca bir alt dizini vardır runtime.

Gerçekten kafam karıştı. Conda ortamlarının otomatik olarak çekirdek haline gelmesi mi gerekiyor? ( Çekirdeği manuel olarak ayarlamak için https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html dosyasını izledim , ancak ipykernelbunun bulunmadığı söylendi .)

Diğer cevapların artık çalıştığını düşünmüyorum, çünkü conda ortamları otomatik olarak jupyter çekirdekleri olarak ayarlamayı durdurdu. Her ortam için çekirdekleri aşağıdaki şekilde el ile eklemeniz gerekir:

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

Burada belgelendiği gibi: http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments Ayrıca bu soruna bakın .

Ek: Tüm ortamları otomatik olarak eklemek için nb_conda_kernelspaketi yükleyebilmeniz gerekir conda install nb_conda_kernels, bkz. Https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

Ortamlarınız görünmüyorsa, muhtemelen nb_conda_kernelsJupyter'in yüklü olduğu ortama yüklememişsinizdir. Anaconda'nın belgeleri şöyle diyor:

nb_conda_kernelsJupyter Notebook veya JupyterLab'ı çalıştırdığınız ortama kurulmalıdır. Bu, temel conda ortamınız olabilir, ancak olması gerekmez. Örneğin, notebook_env ortamı dizüstü bilgisayar paketini içeriyorsa,

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

Dizüstü bilgisayarlarınızda erişmek istediğiniz diğer ortamlarda uygun bir çekirdek paketi yüklü olmalıdır. Örneğin, bir Python ortamına erişmek için ipykernel paketine sahip olması gerekir; Örneğin

conda install -n python_env ipykernel

Bir R ortamından faydalanmak için r-irkernel paketine sahip olması gerekir; Örneğin

conda install -n r_env r-irkernel

Diğer diller için karşılık gelen çekirdekleri kurulmalıdır.

İlk başta bunu gönderirken, nb_condaPython 3.6 ortamlarını henüz desteklememenin olası bir nedeni olduğunu unutmayın .

Diğer çözümler Jupyter'ın diğer conda ortamlarını tanımasını sağlayamazsa, her zaman jupyterbelirli bir ortamdan yükleyebilir ve çalıştırabilirsiniz . Yine de Jupyter içinden başka ortamları göremeyebilir veya bu ortamlara geçiş yapamayabilirsiniz.

$ 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

Bu not defterinde Python 3.6.1 çalıştırıyorum dikkat edin:

Bunu birçok ortamla yaparsanız, Jupyter'ı her ortama yüklediğiniz ek depolama alanının istenmeyen olabileceğini unutmayın (sisteminize bağlı olarak).

Can sıkıcı olan şey, tensorflowortamınızda, o ortama jupyter notebook yüklemeden jupyterçalışabilmenizdir . Sadece koş

(tensorflow) $ conda install jupyter

ve tensorflowortam artık ortamlarınızdan herhangi birinde başlatılan Jupyter Dizüstü Bilgisayarlarda görünür condagibi olmalıdır Python [conda env:tensorflow].

Bu çalışmayı elde etmek için ilk 3 cevapta belirtilen tüm komutları çalıştırmak zorunda kaldım:

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

Sadece conda install ipykernelyeni ortamınızda koşun , ancak o zaman bu env ile bir çekirdek alacaksınız. Bu, her bir kısma kurulu farklı sürümler olsa bile çalışır ve jupyter notebook'u tekrar yüklemez. Dizüstü bilgisayarınızı yeni eklenen çekirdekleri görebileceğiniz herhangi bir ortamdan başlatabilirsiniz.

Özet (tldr)

'Python3' çekirdeğinin Python kurulumunu her zaman başlatıldığı ortamdan çalıştırmasını istiyorsanız, geçerli ortamın ne olduğuna göre öncelikli olan 'python3' çekirdeğini silin:

jupyter kernelspec remove python3

Tam Çözüm

Aşağıdaki durum için alternatif ve daha basit bir çözüm göndereceğim:

• Bir conda ortamı oluşturdunuz
• Bu ortam jupyter yüklüdür (ipykernel'i de yükler)
• Komutu çalıştırıp jupyter notebook'Yeni' açılır menüsünde 'python3'ü tıklatarak yeni bir not defteri oluşturduğunuzda, bu not defteri python'u geçerli ortamdan değil temel ortamdan yürütür.
• Herhangi bir ortamda 'python3' ile yeni bir not defteri başlatmak, Python sürümünü bu ortamdan yürütür, taban DEĞİL

Çözümün geri kalanı için ortam için 'test_env' adını kullanacağım. Ayrıca, 'python3'ün çekirdeğin adı olduğunu unutmayın.

Şu anda en çok oy alan cevap işe yarıyor, ancak bir alternatif var. Şunu söylüyor:

python -m ipykernel install --user --name test_env --display-name "Python (test_env)"

Bu, hangi ortamdan başlattığınıza bakılmaksızın test_env ortamını kullanma seçeneği sunar jupyter notebook. Ancak, 'python3' ile bir dizüstü bilgisayarın başlatılması, temel ortamdan Python kurulumunu kullanmaya devam edecektir.

Muhtemelen olan, var olan bir kullanıcı python3 çekirdeğinin olmasıdır. jupyter kernelspec listTüm ortamlarınızı listelemek için komutu çalıştırın . Örneğin, bir mac'unuz varsa aşağıdakiler size geri gönderilecektir (kullanıcı adım Ted'dir).

python3       /Users/Ted/Library/Jupyter/kernels/python3

Jupyter'in burada yaptığı, çekirdek arayan üç farklı yoldan aramaktır. Bu gider Kullanıcı için, Env için, System . Her işletim sistemi için aradığı yollar hakkında daha fazla ayrıntı için bu belgeye bakın .

Yukarıdaki iki çekirdeğin her ikisi de Kullanıcı yolundadır, yani bir jupyter not defterini başlattığınız ortamdan bağımsız olarak kullanılabilir olacaklardır. Bu aynı zamanda çevre seviyesinde başka bir 'python3' çekirdeği varsa, o zaman ona asla erişemeyeceğiniz anlamına gelir.

Bana göre, not defterini başlattığınız ortamdan 'python3' çekirdeğini seçmenin Python'u bu ortamdan yürütmesi daha mantıklı.

İşletim sisteminiz için Env arama yoluna bakarak başka bir 'python3' ortamınızın olup olmadığını kontrol edebilirsiniz (yukarıdaki dokümanların bağlantısına bakın). Benim için (mac bilgisayarımda) aşağıdaki komutu verdim:

 ls /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels

Gerçekten de orada listelenen bir 'python3' çekirdeği vardı.

Sayesinde bu GitHub sorunu comment (ilk tepki bakmak), aşağıdaki komutla Kullanıcı python3 'çevreyi kaldırabilirsiniz:

jupyter kernelspec remove python3

Şimdi çalıştırdığınızda jupyter kernelspec list, test_env'nin hala aktif olduğunu varsayarak, aşağıdakileri alacaksınız:

python3       /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels/python3

Bu yolun test_env dizininde bulunduğuna dikkat edin. Yeni bir ortam oluşturursanız, jupyter'ı yükler, etkinleştirir ve çekirdekleri listelerseniz, ortam yolunda başka bir 'python3' çekirdeği alırsınız.

Kullanıcı 'python3' çekirdeği, Env 'python3' çekirdeklerinden herhangi birine göre öncelikliydi. Bunu kaldırarak, aktif ortam 'python3' çekirdeği ortaya çıkarıldı ve her seferinde seçilebildi. Bu, el ile çekirdek oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. Ayrıca, kendilerini tek bir ortama ayırmak isteyecekleri yazılım geliştirme açısından da daha mantıklıdır. Ana bilgisayar ortamından farklı bir çekirdek çalıştırmak doğal görünmüyor.

Ayrıca bu Kullanıcı 'python3' varsayılan olarak herkes için yüklenmemiş gibi görünüyor, bu yüzden herkes bu sorunla karşı karşıya değil.

    $ conda install nb_conda_kernels

(jupyter notebook'u çalıştırdığınız conda ortamında) tüm condaları otomatik olarak kullanılabilir hale getirecektir. Diğer ortamlara erişim için ilgili çekirdeklerin kurulu olması gerekir. İşte ref .

Bu konuda çok mücadele ediyoruz ve işte bizim için işe yarıyor. Eğer kullanırsanız Conda-dövme kanalını , o emin güncellenmiş paketler kullanıyor olmak önemlidir conda-forgehatta içinde, Minicondakök ortamında.

Miniconda'yı yükleyin ve şunları yapın :

conda config --add channels conda-forge --force
conda update --all  -y
conda install nb_conda_kernels -y
conda env create -f custom_env.yml -q --force
jupyter notebook

ve özel ortamınız, Jupyter'da dosyanızdaki ipykernelkurulum için listelendiği sürece, kullanılabilir bir çekirdek olarak görünecektir custom_env.yml:

name: bqplot
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- python>=3.6
- bqplot
- ipykernel

Sadece bir dizi özel ortamla çalıştığını kanıtlamak için Windows'tan bir ekran görüntüsü:

nb_conda_kernelsPaket kullanmak için en iyi yoldur jupyterile conda. Minimum bağımlılık ve yapılandırmayla, farklı bir ortamda çalışan bir jupyter dizüstü bilgisayarın diğer conda ortamlarını kullanmanızı sağlar. Belgelerinden alıntı :

Kurulum

Bu paket yalnızca conda kullanılarak yönetilecek şekilde tasarlanmıştır. Jupyter Notebook veya JupyterLab'ı çalıştırdığınız ortama kurulmalıdır. Bu sizin baseconda ortamınız olabilir , ama olması gerekmez. Örneğin, ortam notebook_envdizüstü bilgisayar paketini içeriyorsa,

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

Dizüstü bilgisayarlarınızda erişmek istediğiniz diğer ortamlarda uygun bir çekirdek paketi yüklü olmalıdır. Örneğin, bir Python ortamına erişmek için ipykernelpaketin olması gerekir ; Örneğin

conda install -n python_env ipykernel

Bir R ortamından faydalanmak için r-irkernel paketine sahip olması gerekir; Örneğin

conda install -n r_env r-irkernel

Diğer diller için karşılık gelen çekirdekleri kurulmalıdır.

Sonra tek yapmanız gereken jupyter dizüstü sunucusunu başlatmaktır:

conda activate notebook_env  # only needed if you are not using the base environment for the server
# conda install jupyter # in case you have not installed it already
jupyter

Çok sayıda cevap ve @ merv'in bunları geliştirme çabalarına rağmen, iyi bir cevap bulmak hala zor. Bunu bir CW yaptım, bu yüzden lütfen en üste oy verin veya geliştirin!

Yeni conda ortamımın myenvçekirdek veya yeni bir not defteri olarak seçilemediği aynı sorunla karşılaştım . jupter notebookEnv içinden koşmak da aynı sonucu verdi.

Çözümüm ve Jupyter dizüstü bilgisayarların conda-env'leri ve çekirdekleri nasıl tanıdığı hakkında öğrendiklerim:

Conda ile jupyter ve ipython myenvkurulumu:

conda install -n myenv ipython jupyter

Bundan sonra, önceki ortamlarımla birlikte çekirdek olarak jupter notebooklistelenen herhangi bir env dışında koşmak myenv.

Python [conda env:old]
Python [conda env:myenv]

Ortamı etkinleştirdikten sonra dizüstü bilgisayarı çalıştırma:

source activate myenv
jupyter notebook

diğer tüm çevre çekirdeklerimi gizler ve yalnızca dil çekirdeklerimi gösterir:

python 2
python 3
R

Bu, Windows 10 ve en son çözümde benim için çalıştı:

1) Bu conda ortamının içine girin (_env_name'nizi etkinleştirin)

2) conda install -n your_env_name ipykernel

3) python -m ipykernel install --user --name build_central --görünüm adı "your_env_name"

(NOT: 3. adımda "your_env_name" etrafındaki tırnak işaretlerini ekleyin)

Bu çok sinir bozucu oldu, Benim sorunum, yeni inşa edilmiş bir conda python36 ortamında, jüpyter'ın “deniz doğuşu” yüklemesini reddetti - deniz doğası bu ortam içine kurulsa bile. Aynı ortamdan çok sayıda başka dosyayı içe aktarabiliyor gibi görünüyordu - örneğin, numpy ve pandalar, ancak deniz dibi değil. Burada ve diğer iş parçacıklarında önerilen düzeltmelerin çoğunu başarıyla denedim. Jupyter'in çekirdek python'u o ortamdan çalıştırmadığını, ancak sistem pythonunu çekirdek olarak çalıştırdığını fark edene kadar. Rağmen iyi görünümlü bir çekirdek ve çekirdek.json zaten ortamda mevcut. Sadece ipython belgelerinin bu bölümünü okuduktan sonraydı: https://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments ve şu komutları kullanarak:

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

Her şeyin güzel olmasını sağlayabiliyordum. (Aslında -user değişkenini kullanmadım).

Henüz çözemediğim bir şey, varsayılan python "Python (other-env)" olarak nasıl ayarlanır. Şu anda Ana ekrandan açılan mevcut bir .ipynb dosyası sistem python'unu kullanacaktır. Ortam python'unu seçmek için “Çekirdeği değiştir” Çekirdek menüsünü kullanmam gerekiyor.

İken coolscitist cevabı @ benim için çalıştı, aynı zamanda komple jupyter paketiyle + deps ile çekirdek ortamını kalabalık etmez bir yolu yoktur. Bu ipython belgelerinde açıklanmıştır ve yalnızca dizüstü sunucuyu temel olmayan bir ortamda çalıştırıyorsanız gereklidir.

conda activate name_of_your_kernel_env
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --prefix=/home/your_username/.conda/envs/name_of_your_jupyter_server_env --name 'name_of_your_kernel_env'

Aşağıdakileri kullanarak çalışıp çalışmadığını kontrol edebilirsiniz

conda activate name_of_your_jupyter_server_env 
jupyter kernelspec list

Benzer bir sorunum vardı ve Mac, Windows ve Linux için çalışan bir çözüm buldum. Yukarıdaki cevapta yer alan birkaç temel madde gerekir:

Jupyter not defterinde conda env'yi görebilmek için şunlara ihtiyacınız var:

• Aşağıdaki paket env env:
  conda install nb_conda

• oluşturduğunuz her env için aşağıdaki paket:
  conda install ipykernel

• jupyter_notebook_config.py
  Varsa jupyter_notebook_config.py, tarafından verilen konumlardan birinde olup olmadığını ilk kontrol yapılandırmasını kontrol edin, add jupyter --paths
  komutunu kullanarak oluşturun jupyter notebook --generate-config
  veya aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='nb_conda_kernels.manager.CondaKernelSpecManager'

Terminalinizde görebileceğiniz env:

Jupyter Lab'de hem Notebook hem de Console'un üstündeki ile aynı ortamı görebilirsiniz:

Ve bir not defteri açıkken env'nizi seçebilirsiniz:

Güvenli yol, envjupyter lab komutu örneğinizi çalıştıracağınız belirli bir env oluşturmaktır . Env. Sonra jupyter laboratuvar uzantısı örneği jupyter laboratuvar uzantısı ekleyin . Sonra koşabilirsin jupyter lab

Jupyter Notebook'da seçim yapabileceğiniz çekirdekler listesine farklı conda ortamları eklemek için iPython belgelerindeki talimatları izleyin . Özetle, kurduktan sonra ipykernel, her bir conda ortamını bir uçbirimde birer birer etkinleştirmeli ve eklemek istediğiniz ortamın (çekirdek) python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"olduğu komutu çalıştırmalısınız myenv.

Kanala Özgü Olası Sorun

Bu sorunu (tekrar) vardı ve conda-forge kanalından yükledim çıktı ; kaldırılması ve anaconda kanalından yeniden yüklenmesi benim için düzeltildi.

Güncelleme : Tekrar yeni bir env ile ben taktınız bu kez aynı problem vardı nb_conda_kernelsden anaconda kanalda, ama benim jupyter_clientoldu Conda-Forge kanalı. Kaldırma nb_conda_kernelsve yeniden yükleme, bunu daha yüksek öncelikli bir kanala güncelledi.

Bu yüzden doğru kanallardan yüklediğinizden emin olun :)

Benim durumumda, komutları çalıştırarak Windows 10 ve conda 4.6.11'i kullanma

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

Aynı komut satırından Jupyter'ı açtıktan sonra ortam aktifken terminalden işi yapmadım conda jupyter notebook.

Çözüm görünüşe göre Ortamlar'daki ortamıma giderek Anaconda Navigator'dan Jupyter'i açmaktı: Anaconda Navigator'ı açın, Ortamlar'daki ortamı seçin, seçilen ortamdaki "oynat" düğmesine basın ve "Jupyter Notebook ile aç" ı seçin.

Anaconda Navigator'daki Jupyter'ı seçilen ortamdan çalıştırmak için kullanılan ortamlar