Среда Conda не отображается в ноутбуке Jupyter

Я установил Anaconda (с Python 2.7) и установил Tensorflow в среде, которая называется tensorflow. Я могу успешно импортировать Tensorflow в этой среде.

Проблема в том, что Jupyter Notebook не распознает новую среду, которую я только что создал. Независимо от того , я начинаю Jupyter ноутбук с графическим интерфейсом Navigator или из командной строки в пределах от tensorflowокр, есть только одно ядро в меню называется Python [Root], и Tensorflow не могут быть импортированы. Конечно, я нажимал на эту опцию несколько раз, сохранял файл, открывал заново, но это не помогло.

Странно, но я вижу две среды, когда открываю Condaвкладку на первой странице Jupyter. Но когда я открываю Filesвкладку и пытаюсь newдостать ноутбук, у меня все равно остается только одно ядро.

Я посмотрел на этот вопрос: связать среду Conda с Jupyter Notebook, но ~/Library/Jupyter/kernelsна моем компьютере нет такого каталога ! Этот каталог Jupyter имеет только один подкаталог с именем runtime.

Я действительно смущен. Должны ли среды Conda автоматически становиться ядрами? (Я следовал за https://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html, чтобы вручную настроить ядра, но мне сказали, что ipykernelон не найден.)

Я не думаю, что другие ответы работают больше, поскольку conda перестала автоматически настраивать среды как ядра jupyter. Вам необходимо вручную добавить ядра для каждой среды следующим образом:

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

Как описано здесь: http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments Также смотрите эту проблему .

Приложение: Вы должны иметь возможность установить nb_conda_kernelsпакет conda install nb_conda_kernelsдля автоматического добавления всех сред, см. Https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

Если ваши среды не отображаются, вы, вероятно, не nb_conda_kernelsустановили в среде, где установлен Jupyter. Документация Анаконды гласит, что

nb_conda_kernelsдолжен быть установлен в среде, из которой вы запускаете Jupyter Notebook или JupyterLab. Это может быть ваша базовая среда conda, но это не обязательно. Например, если среда notebook_env содержит пакет notebook, вы должны запустить

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

Во всех других средах, к которым вы хотите получить доступ в своих ноутбуках, должен быть установлен соответствующий пакет ядра. Например, чтобы получить доступ к среде Python, он должен иметь пакет ipykernel; например

conda install -n python_env ipykernel

Чтобы использовать среду R, она должна иметь пакет r-irkernel; например

conda install -n r_env r-irkernel

Для других языков должны быть установлены соответствующие им ядра .

Обратите внимание, что во время первоначальной публикации этого сообщения была возможная причина из-за того, что он nb_condaеще не поддерживал среды Python 3.6 .

Если другие решения не позволяют Jupyter распознавать другие среды conda, вы всегда можете установить и запустить их jupyterв определенной среде. Вы, возможно, не сможете видеть или переключаться на другие среды внутри 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

Обратите внимание, что я использую Python 3.6.1 в этом блокноте:

Обратите внимание, что если вы делаете это со многими средами, дополнительное пространство для хранения от установки Jupyter в каждую среду может быть нежелательным (в зависимости от вашей системы).

Раздражает то, что в вашей tensorflowсреде вы можете работать jupyter notebook без установки jupyterв этой среде . Просто беги

(tensorflow) $ conda install jupyter

и tensorflowсреда теперь должна быть видна в ноутбуках Jupyter, запущенных в любой из ваших condaсред, как-то так Python [conda env:tensorflow].

Мне нужно было выполнить все команды, упомянутые в топ-3 ответов, чтобы это заработало:

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

Просто запустите conda install ipykernelв вашей новой среде, только тогда вы получите ядро ​​с этим env. Это работает, даже если у вас есть разные версии, установленные в каждом envs, и он больше не устанавливает ноутбук jupyter. Вы можете запустить свою записную книжку из любой среды, в которой вы сможете увидеть только что добавленные ядра.

Резюме (tldr)

Если вы хотите, чтобы ядро ​​'python3' всегда запускало установку Python из среды, в которой оно запущено, удалите ядро ​​'python3' пользователя, которое имеет приоритет над любой текущей средой:

jupyter kernelspec remove python3

Полное решение

Я собираюсь опубликовать альтернативное и более простое решение для следующего случая:

• Вы создали среду conda
• В этой среде установлен jupyter (который также устанавливает ipykernel)
• Когда вы запускаете команду jupyter notebookи создаете новую записную книжку, щелкая «python3» в раскрывающемся меню «Новая», эта записная книжка выполняет python из базовой среды, а не из текущей среды.
• Вы хотели бы, чтобы при запуске нового ноутбука с 'python3' в любой среде выполнялась версия Python из этой среды, а НЕ база

Я собираюсь использовать имя test_env для среды для остальной части решения. Также обратите внимание, что «python3» - это имя ядра.

Ответ, получивший наибольшее количество голосов, работает, но есть альтернатива. Это говорит сделать следующее:

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

Это даст вам возможность использовать среду test_env независимо от того, из какой среды вы запускаете jupyter notebook. Но при запуске ноутбука с 'python3' все равно будет использоваться установка Python из базовой среды.

Вероятно, происходит то, что существует пользовательское ядро ​​python3. Запустите команду, jupyter kernelspec listчтобы получить список всех ваших сред. Например, если у вас есть Mac, вам будет возвращено следующее (мое имя пользователя Ted).

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

Jupyter делает здесь поиск по трем различным путям в поисках ядер. Он идет от пользователя , к Env , к системе . См. Этот документ для более подробной информации о путях, которые он ищет для каждой операционной системы.

Оба указанных выше ядра находятся в пути пользователя, что означает, что они будут доступны независимо от среды, в которой вы запускаете ноутбук Jupyter. Это также означает, что если на уровне среды есть другое ядро ​​'python3', вы никогда не сможете получить к нему доступ.

Для меня более логично, что выбор ядра 'python3' из среды, из которой вы запустили ноутбук, должен запускать Python из этой среды.

Вы можете проверить, есть ли у вас другая среда 'python3', посмотрев путь поиска Env для вашей ОС (см. Ссылку на документы выше). Для меня (на моем Mac) я выполнил следующую команду:

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

И у меня действительно было ядро ​​'python3', перечисленное там.

Благодаря этому комментарию к проблеме GitHub (см. Первый ответ) вы можете удалить среду пользователя 'python3' с помощью следующей команды:

jupyter kernelspec remove python3

Теперь, когда вы запустите jupyter kernelspec list, предполагая, что test_env все еще активен, вы получите следующее:

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

Обратите внимание, что этот путь находится в каталоге test_env. Если вы создадите новое окружение, установите jupyter, активируете его и перечислите ядра, вы получите другое ядро ​​'python3', расположенное в его пути к окружению.

Пользовательское ядро ​​'python3' имеет приоритет перед любым ядром Env 'python3'. Удалив его, ядро ​​активной среды 'python3' было открыто и его можно выбирать каждый раз. Это устраняет необходимость вручную создавать ядра. Это также имеет больше смысла с точки зрения разработки программного обеспечения, когда хочется изолировать себя в единой среде. Запуск ядра, отличного от среды хоста, не кажется естественным.

Также кажется, что этот пользователь «python3» не установлен для всех по умолчанию, поэтому не все сталкиваются с этой проблемой.

    $ conda install nb_conda_kernels

(в среде conda, в которой вы запускаете jupyter notebook) все conda envs будут доступны автоматически. Для доступа к другим средам должны быть установлены соответствующие ядра. Вот ссылка .

У нас много проблем с этим вопросом, и вот что работает для нас. Если вы используете канал conda-forge , важно убедиться, что вы используете обновленные пакеты conda-forgeдаже из своей Minicondaкорневой среды.

Итак, установите Miniconda , а затем выполните:

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

и ваша пользовательская среда будет отображаться в Jupyter как доступное ядро, если оно ipykernelуказано в списке для установки в вашем custom_env.ymlфайле, как в следующем примере:

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

Просто чтобы доказать, что он работает с кучей пользовательских сред, вот скриншот из Windows:

nb_conda_kernelsПакет является наилучшим способом использовать jupyterс conda. С минимальными зависимостями и конфигурацией, это позволяет вам использовать другие среды conda из ноутбука Jupyter, работающего в другой среде. Цитирую свою документацию :

Установка

Этот пакет предназначен для управления исключительно с использованием conda. Он должен быть установлен в среде, из которой вы запускаете Jupyter Notebook или JupyterLab. Это может быть ваша baseсреда conda, но это не обязательно. Например, если среда notebook_envсодержит пакет ноутбука, вы должны запустить

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

Во всех других средах, к которым вы хотите получить доступ в своих ноутбуках, должен быть установлен соответствующий пакет ядра. Например, чтобы получить доступ к среде Python, он должен иметь ipykernelпакет; например

conda install -n python_env ipykernel

Чтобы использовать среду R, она должна иметь пакет r-irkernel; например

conda install -n r_env r-irkernel

Для других языков должны быть установлены соответствующие им ядра .

Тогда все, что вам нужно сделать, это запустить сервер ноутбука Jupyter:

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

Несмотря на множество ответов и усилия @ merv по их улучшению, найти хороший по-прежнему сложно. Я сделал это CW, поэтому, пожалуйста, проголосуйте за него или улучшите его!

Я столкнулся с той же проблемой, когда мое новое окружение conda myenvне могло быть выбрано в качестве ядра или нового ноутбука. И бег jupter notebookизнутри дал тот же результат.

Мое решение и то, что я узнал о том, как ноутбуки Jupyter распознают conda-envs и ядра:

Установка jupyter и ipython с myenvпомощью conda:

conda install -n myenv ipython jupyter

После этого запуск jupter notebookза пределами любого env, указанного myenvв качестве ядра, наряду с моими предыдущими средами.

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

Запустив ноутбук, я активировал среду:

source activate myenv
jupyter notebook

скрывает все остальные мои окружения-ядра и показывает только мои языковые ядра:

python 2
python 3
R

Это работало для меня в Windows 10 и последнем решении:

1) Войдите в среду conda (активируйте your_env_name)

2) установить conda -n your_env_name ipykernel

3) python -m ipykernel установить --user --name build_central --display-name "your_env_name"

(ПРИМЕЧАНИЕ: включите кавычки вокруг "your_env_name", в шаге 3)

Это было очень неприятно, моя проблема заключалась в том, что в недавно созданной среде conda python36 jupyter отказался загружать «seaborn» - хотя seaborn был установлен в этой среде. Казалось, что он может импортировать множество других файлов из той же среды - например, numpy и pandas, но только не seaborn. Я пробовал многие исправления, предложенные здесь и в других темах, но безуспешно. Пока я не понял, что Jupyter не запускает ядро ​​python изнутри этой среды, а работает системный python как ядро. Несмотря на то, что неплохо выглядящие ядро ​​и kernel.json уже присутствовали в окружении. Только после прочтения этой части документации по ipython: https://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments и с помощью этих команд:

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

Я был в состоянии получить все идет хорошо. (На самом деле я не использовал переменную -user).

Одна вещь, которую я еще не понял, это как установить Python по умолчанию равным «Python (other-env)». В настоящее время существующий файл .ipynb, открытый с главного экрана, будет использовать системный питон. Я должен использовать меню ядра «Изменить ядро», чтобы выбрать среду Python.

Хотя ответ @ coolscitist работал для меня, есть также способ, который не загромождает среду вашего ядра полным пакетом jupyter + deps. Он описан в документации по ipython и (я подозреваю) необходим, только если вы запускаете сервер ноутбука в неосновной среде.

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'

Вы можете проверить, работает ли он, используя

conda activate name_of_your_jupyter_server_env 
jupyter kernelspec list

У меня была похожая проблема, и я нашел решение, которое работает для Mac, Windows и Linux. Требуется несколько ключевых ингредиентов, которые приведены в ответе выше:

Чтобы увидеть conda env в блокноте Jupyter, вам необходимо:

• следующий пакет в вашей базе env:
  conda install nb_conda

• следующий пакет в каждой создаваемой среде:
  conda install ipykernel

• проверьте конфигурацию jupyter_notebook_config.py
  первой проверки, если у вас есть jupyter_notebook_config.pyодин из местоположений, заданных, jupyter --paths
  если он не существует, создайте его, запустив jupyter notebook --generate-config
  add, или убедитесь, что у вас есть следующее:c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='nb_conda_kernels.manager.CondaKernelSpecManager'

Конверт, который вы можете увидеть в своем терминале:

В Лаборатории Jupyter вы можете видеть ту же самую среду, что и выше, и для Ноутбука, и для Консоли:

И вы можете выбрать свой env, когда у вас открыт блокнот:

Безопасным способом является создание определенного env, из которого вы будете запускать свой пример команды envjupyter lab . Активируйте свой env. Затем добавьте пример jupyter lab extension jupyter lab . Тогда вы можете запустить jupyter lab

Следуйте инструкциям в документации iPython для добавления различных сред conda в список ядер для выбора в Jupyter Notebook. Таким образом, после установки ipykernelвы должны активировать каждую среду conda одну за другой в терминале и выполнить команду python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)", где myenvнаходится среда (ядро), которую вы хотите добавить.

Возможная проблема для конкретного канала

У меня была эта проблема (снова), и оказалось, что я установил от канала conda-forge ; удалив его и переустановив из канала анаконды, вместо этого исправил это для меня.

Обновление : у меня снова была та же проблема с новым env, на этот раз я установил nb_conda_kernelsс канала anaconda , но мой jupyter_clientбыл с канала conda-forge . Деинсталляция nb_conda_kernelsи переустановка обновили это к каналу с более высоким приоритетом.

Поэтому убедитесь, что вы установили с правильных каналов :)

В моем случае, используя Windows 10 и conda 4.6.11, запустив команды

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

из терминала, когда активная среда не выполняла эту работу после того, как я открыл Jupyter из той же командной строки, используя conda jupyter notebook.

Очевидно, что решение было открыть Jupyter из Anaconda Navigator, перейдя в мою среду в Средах: Откройте Anaconda Navigator, выберите среду в Средах, нажмите кнопку «Play» в выбранной среде и выберите «Открыть с помощью Jupyter Notebook».

Среды в Anaconda Navigator для запуска Jupyter из выбранной среды