如何在Jupyter notebook中添加一个conda虚拟环境（在虚拟环境中启动 Jupyter 的方法）

目录

• 问题引入
• • 错误的例子
• 创建步骤
• • 一、创建虚拟环境
  • 二、进入虚拟环境
  • 三、安装ipykernel库
  • 四、设置jupyter中虚拟环境的显示名称
  • 五、打开jupyter notebook
• 在虚拟环境中安装tensorflow

该博客参考：

1. Norstc的博客：关于使用conda命令创建虚拟环境
2. 老齐教室的博客：关于在虚拟环境中启动 Jupyter 的方法
3. donaldsy 的博客：关于使用pip安装TensorFlow

问题引入

笔者最近在使用python研究一些机器学习的算法，需要使用到tensorflow库，但是笔者不太想把它装在conda(base)环境中，于是想要创建一个虚拟环境，下面的图片表示笔者创建的虚拟环境，它已经可以在jupyter notebook中显示并且使用该环境时候内核能够成功就绪

错误的例子

mytensorflow是笔者创建的第一个conda虚拟环境，是笔者的一次尝试，但是可能是由于配置问题，虽然该虚拟环境能够在jupyter notebook中显示但是连接内核一直不成功

当尝试运行某一个代码块时，Jupyter会d出下面错误：‘无法建立到笔记本服务器的连接。 我们会继续尝试重连。请检查网络连接还有服务配置。’

笔者觉得环境配置是一个非常让人头疼的问题，如果不能一次性弄好，往往会导致一连串的错误，所以笔者索性放弃了该虚拟环境重新创建了一个，请看下面的步骤

创建步骤 一、创建虚拟环境

1. 创建一个conda虚拟环境。打开win10的搜索框输入cmd打开命令提示符，输入下面命令

 conda create -n myenv1 python=3.8 

上面的代码中，myenv1是虚拟环境的名称，可以自定义；3.8表示python版本，可以自定义
创建成功后，命令行提示符的输出如下

二、进入虚拟环境

2. 进入python虚拟环境

activate myenv1

该步骤完成后。命令行提示符的输出如下。笔者使用了pip list 命令查看了虚拟环境中都有哪些包

对pip版本进行升级（为了避免安装其他第三方库时报错）

pip install --upgrade pip

三、安装ipykernel库

3. 安装ipykernel库，需要安装若干个依赖库，耐心等待至第二张图片中的提示

pip install ipykernel

命令行提示符出现下面信息表示安装 成功

四、设置jupyter中虚拟环境的显示名称

4. jupyter中需要一个对于虚拟环境的描述，即别称，笔者将虚拟环境myenv1显示为myenv1pro

python -m ipykernel install --name myenv1pro

命令行提示符出现下面信息表示安装 成功

五、打开jupyter notebook

5. 在虚拟环境中输入jupyter notebook，打开就能看到我们添加的虚拟环境名称了

我们尝试使用该虚拟环境

change kernel即可，查看结果

内核就绪，大功告成！

在虚拟环境中安装tensorflow

在myenv1中输入下面指令，使用豆瓣镜像源安装tensorflow，timeout设置为60秒

pip3 --default-timeout=60 install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/