在通过conda安装了pytorch库
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在jupyter notebook:
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在当前mclearning环境下安装了,通过conda list也看见了的确已经安装了,但是在jupyter导入却找不到

我们查看python当前引用的目录即编译目录:
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可以发现, 并没有引用我新建的的环境mclearning的路径
下面我们导入路径
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注意D:\ 是两个斜杠

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没有报错:
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但是这是一次性添加,每次都要运行都要执行一次添加。

永久添加方法:

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通过site,找到packages路径
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在此文件夹下新建一个txt 写入你要导入的包的路径:
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重命名为xxxx.path(名字随意)
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重新进入jupyter notebook
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添加成功!

在通过conda安装了pytorch库在jupyter notebook:在当前mclearning环境下安装了,通过conda list也看见了的确已经安装了,但是在jupyter导入却找不到我们查看python当前引用的目录即编译目录:可以发现,并没有引用我新建的的环境mclearning的路径下面我们导入路径注意D:\是两个斜杠没有报错:...
问题描述: 已经 用pip install jieba 安装 好jieba分词工具,但是在 Jupyter 里import jieba运行一直提示ImportError: No module named ‘jieba’ 然后 了各种方法,conda install jieba也是不行的 但是终于还是 找到 方法了 (1)使用命令 anaconda search -t conda jieba查 对应版本 (2)使用 conda install -c jiangxiluning jieba=0.36.2 jiangxiluning 和 0.36.2部分根据查到的列表改成对应Name和Ver
不到 错误而且install了也没用(由于版本冲突或者太老了太久了等等原因)的情况下 直接conda创建一个虚拟环境, 安装 需要的 和对应的 python 版本(如果需要的话),再打开 notebook 。省时省力,且整洁不互相干扰。 虚拟环境具体创建方法搜一下就行,网上很多。
出现这个问题的原因是 jupyter 中的路径与终端的路径是不同的,从而造成了在终端中可以正常导入 ,而那在jupter中却 不到 ,所以 解决方案 就是修改jupter中的路径为终端路径 import sys sys.path #查看导入 的路径 sys.executable #查看使用kernel的路径 以上两步是为了检查导入 的时候是否在正确的路径之下 因为 jupyter 路径,执...
我们 安装 anaconda ,默认的root环境下存在一个 jupyter 的程序, 安装 完conda_nb后从cmd激活自己环境中进入可以切换到个人环境的内核,但是 无法 导入个人环境里的模块, 需要再每个环境里面都 安装 jupyter 安装 完后就成功了! 凯尔·杜诺万(Kyle Dunovan) Jupyter Lab的主题? 目前,在 Jupyter Lab中开发用于定制主题的CLI的上述计划已暂停。 但是,可以在 找到 穷人的 解决方案 -一个基本的轻主题,它反映了许多与原始 jupyter 主题相同的样式和设计属性。 要 安装 此主题,您需要 安装 浏览器扩展程序(适用于和 )。 我坚信最好以开放的方式提供软件,因此,我致力于提供免费且易于访问的所有代码。 因此,如果您不能提供经济捐助,则无论如何pip install它! 但是,如果您有多余的现金,并且喜欢使用我开发的软件 ,那么任何金额的帮助都将非常感谢。 点击这里快速捐款-> JT可定制的功能 降价/等式 熊猫数据框 Python 3.4、3.5、3.6、3.7 Jupyter (推荐 ) matplotlib 用pip 安装 # install jupyter themes pip install jupyter themes # upgrade to latest version
cmd里 不到 是指,按“win+R”,弹出“运行”窗口,输入cmd后,弹出 这个界面,再输入“ jupyter _ notebook _config.py”后依然 不到 这个文件。 可能是,你的 jupyter 安装 时改路径了 解决办法:在这里 搜索“ anaconda prompt",会打开其所在位置,再搜索“ jupyter _ notebook _config.py”就可以了,装 的话也在这里装,比如nb_conda,lightgbm
前一天用 jupyter 忘记关闭服务直接关机了,第二天出现了如下问题: Error executing Jupyter command ' notebook ': [Errno 2] No such file or directory 于是开始了漫长的修复环境之路。 1、卸载 jupyter 的所有 jupyter jupyter -client jupyter -console jupyter -core...
### 回答2: Jupyter Notebook 是一种交互式的环境,可以与许多编程语言的内核交互, Python 、R和Julia等语言。如果 无法 连接内核,意味着 无法 进行交互式的编程工作。这可能是由于各种问题引起的, 括环境变量设置、 安装 细节、版本兼容性等。 以下是一些可能导致 Jupyter Notebook 无法 连接内核的原因以及如何解决这些问题的建议: 1. 内核未正常启动 首先,检查内核是否 已经 启动。对于某些语言,比如 Python ,内核通常是通过使用终端或控制台命令来启动的。如果内核未能成功启动,则 无法 连接。确保您已正确 安装 您使用的编程语言,并已按照说明进行了配置和启动。 2. 端口号已被占用 在使用 Jupyter Notebook 之前,请确保端口号未被占用。您可以通过运行以下命令来检查端口是否已被占用: lsof -i :8888 其中“8888”是默认的 Jupyter 端口号。如果占用,请使用另一个可用的端口号。 3. 页面刷新 有时候,页面未加载完全,导致 无法 连接内核。尝试刷新页面,可能会解决问题。 4. 内核 安装 与版本问题 一些情况下, Jupyter Notebook 与某些内核版本不兼容。如果这是问题所在,您需要升级内核或使用与 Jupyter Notebook 兼容的内核版本。确保已 安装 使用正确版本的内核。 5. 其他可能问题 如果您 已经 检查了以上所有问题但仍然 无法 连接内核,则可能存在其他问题。在这种情况下,建议您寻求更高级的技术支持,或者尝试使用其他适合您的交互式编程环境。 ### 回答3: Jupyter Notebook 是一个非常好用的交互式编程环境,但有时会出现 无法 连接内核的问题,这可能会导致 无法 执行代码和保存笔记本等问题。以下是一些可能的解决方法: 1. 检查内核是否已启动 当 Jupyter Notebook 无法 连接内核时,第一步是检查内核是否已启动。通常,启动内核时会出现一个命令行窗口或一个终端窗口。如果命令行或终端窗口已关闭,则内核也会关闭。 2. 检查内核的连接端口是否正确 Jupyter Notebook 的内核连接端口默认为8888,但您也可以在启动 notebook 时使用其他端口。如果您使用了自定义端口,则应检查内核是否连接到正确的端口。 3. 检查防火墙设置 防火墙可能会阻止 Jupyter Notebook 与内核之间的通信。如果启动了防火墙,请确保已打开必要的端口。 4. 重启 jupyter notebook 服务 有时候,重启 jupyter notebook 服务可以解决连接内核的问题。可以在命令行运行以下命令: jupyter notebook stop; jupyter notebook start 重新启动服务。 5. 重新 安装 jupyter 如果以上方法都 无法 解决问题,可以尝试重新 安装 Jupyter Notebook 。这可能会解决一些配置问题。 总之,当 Jupyter Notebook 无法 连接内核时,应首先尝试检查内核是否已启动并检查连接端口是否正确。如果以上方法都 无法 解决问题,则可以尝试检查防火墙设置、重启 Jupyter Notebook 服务或重新 安装 Jupyter Notebook