2017-11-08 8 views
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私はさまざまな環境でインスタンスを持っています。いくつかのノートブックは異なる環境に対応しています。 notebook1はMXNet用で、notebook2はTensorflow用です。新しいノートブックのJupyterノートブックで環境を切り替えるには?

ノートブック1からノートブック2に移行すると、新しい環境にジャンプするにはどうすればよいですか? 私はそれをやってみましたが、これはJupyterノートブックではうまくいきませんか?なにか提案を?

私はそれをconda環境から行う必要がありますが、jupyterノートブックUIはパスを設定するために(右アクティベーション機能を呼び出す)尊重しないように見えます。

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あなたを持っていると〜/ .jupyter/jupyter_notebook_config.pyファイルを変更する必要があると思います仮想環境を設定しようとしましたか? MXNet用とTensoflow用の2種類があります。 https://virtualenv.pypa.io/en/stable/ – jss367

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あなたが言っていることを理解しているなら、あなたはjupyterノートブックを呼び出す前に環境をアクティブにする必要があります。だからあなたは '' pytf'を起動し、 'jupyter notebook'を実行します。そうすれば、正しい環境でノートブックを開くことができます。 – jss367

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ありがとうございますが、environment_kernelsパッケージをインストールすると、これを達成するのに役立ちました。 – rgaut

答えて

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環境内でジュピターノートブックを起動すると、特定の環境にインストールされているモジュールにのみアクセスできます。 2つの異なるノートブックに2つの特定の環境が必要な場合は、2つの環境内で別々のノートブックノートブックを起動する必要があります。

あなたがアナコンダを使用している場合は、ターミナルで次の操作を行います。

source activate MXNET 
jupyter notebook 

続いて第二の端子に:

source activate Tensorflow 
jupyter notebook 
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はい、UIを経由するだけでこれらのコマンドを使用せずに、私はこのパッケージと共にenv – rgaut

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あなたが別々に提供nb_conda_kernelsパッケージを、使用することができますjupyterカーネルを、それぞれのconda環境に合わせて、セットアップを処理するための適切なコードとともに提供します。これにより、非常に便利なjupyterカーネルの切り替え(例えば、カーネルメニューからの切り替え)が簡単になります。あなたがこのパッケージとともに

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels 
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はいを​​切り替えたいと思います。以下の設定で〜/ .jupyter/jupyter_notebook_config.pyファイルを変更する必要があります。 c.NotebookApp kernel_spec_manager_class =「environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager」 – rgaut

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これは、(configにkernel_spec_manager_class値を設定)nb_conda_kernels.installモジュール(https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels/blob/3478523f366b11dd62ed6bd1535196c7c5a7e8c5/nb_conda_kernels/installを参照することによって自動的に行われます。 py#L76-L77)は、condaパッケージのインストールの一部として自動的に呼び出されます(https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels/blob/3478523f366b11dd62ed6bd1535196c7c5a7e8c5/condaのcondaレシピのポストリンクスクリプトを参照してください)。レシピ/ post-link.sh) – jcb91

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を使用して、conda鍛造チャネルからそれを得ることができ、私はまた、以下の設定

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager' 
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