如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu

一般情况

   jupyter note在启动时,是与conda的默认虚拟环境 base(root) 连接,不能和新建虚拟环境pytorch_gpu相连接,这需要安装一些插件来建立连接。

需要安装的插件及过程

1、首先在conda中**虚拟环境pytorch_gpu

  • Linux&mac环境:

source activate pytorch_gpu

  • Windows:

conda activate pytorch_gpu

如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu
2、安装ipykernel

conda install ipykernel

如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu
  由于之前已经安装好了,所以不会再次安装。
3、手动进入Jupyter Notebook
如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu

  此时可能仍然没有你想要的kernel,那么我们手动创建。在创造好的虚拟环境pytorch_gpu中安装了ipykernel,所以,接下来在虚拟环境pytorch_gpu里执行下面的代码来手动添加kernel到jupyter notebook中。

python -m ipykernel install --user --name [虚拟环境名]

如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu
  如果没有显示,就重新手动在此进入jupyter notebook,就会看到自己新建的虚拟环境pytorch_gpu。
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  此时一直显示连接中,在终端里提示No module named ‘win32api’ 错误,则需要在终端安装 pypiwin32插件。
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4、安装pypiwin32

pip install pypiwin32

  在次连接就会显示连接正常。
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  经过以上操作,就可以连接特定虚拟环境pytorch_gpu来训练模型。
如何在Jupyter Notebook中自由切换conda虚拟环境pythtorch_gpu