Les environnements Conda n'apparaissent pas dans le carnet de notes de Jupyter

Je ne pense pas que les autres réponses fonctionnent plus, car conda a arrêté de configurer automatiquement des environnements comme des noyaux jupyter. Vous devez ajouter manuellement les noyaux pour chaque environnement de la manière suivante:

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

comme documenté ici: http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments Voir aussi ce numéro .

Addendum: Vous devrait pouvoir installer le paquet nb_conda_kernels avec conda install nb_conda_kernels pour ajouter automatiquement tous les environnements, voir https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels

la chose ennuyante est que dans votre tensorflow environnement, vous pouvez exécuter jupyter notebook sans installer jupyter dans cet environnement . Il suffit de lancer

(tensorflow) $ conda install jupyter

et l'environnement tensorflow devraient maintenant être visibles dans les Notebooks de Jupyter commencés dans l'un de vos environnements conda comme quelque chose comme Python [conda env:tensorflow] .

@HarshaManjunath mentionne que lorsque vous utilisez Anaconda3 (ou Miniconda3) vous devez installer nb_conda dans l'environnement conda (en plus de jupyter ):

(py35) $ conda install nb_conda

notez que ce ne fonctionne pas actuellement avec les environnements Python 3.6 . L'info pour le paquet dit qu'il y a une version Python 3.6, ça ne marche pas encore.

$ conda info nb_conda
...
nb_conda 2.0.0 py36_0
---------------------
file name   : nb_conda-2.0.0-py36_0.tar.bz2
name        : nb_conda
version     : 2.0.0
build string: py36_0
build number: 0
channel     : defaults
size        : 30 KB
arch        : x86_64
date        : 2016-12-20
license     : BSD
md5         : 24d433439f2fdd1d27e49c27688c2589
noarch      : None
platform    : linux
url         : https://repo.continuum.io/pkgs/free/linux-64/nb_conda-2.0.0-py36_0.tar.bz2
dependencies:
    _nb_ext_conf
    nb_conda_kernels
    notebook >=4.2
    python 3.6*

pour utiliser python 3.6 dans un carnet Jupyter, vous pouvez exécuter jupyter depuis l'environnement Python 3.6. Vous ne serez tout simplement pas en mesure de voir ou de passer à D'autres environnements à partir de 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

notez que J'exécute Python 3.6.1 dans ce carnet:

il suffit d'exécuter conda install ipykernel dans votre nouvel Environnement, seulement alors vous obtiendrez un noyau avec cet env. Cela fonctionne même si vous avez différentes versions installées dans chaque envs et il n'installe pas Jupyter ordinateur portable à nouveau. Vous pouvez démarrer votre ordinateur portable à partir de n'importe quel env vous serez en mesure de voir les noyaux nouvellement ajoutés.

j'ai dû exécuter toutes les commandes mentionnées dans les 3 premières réponses pour que cela fonctionne:

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

j'ai rencontré ce même problème où mon nouvel environnement conda, myenv , ne pouvait pas être sélectionné comme noyau ou nouveau bloc-notes. Et l'exécution jupter notebook de l'intérieur de l'env a donné le même résultat.

Ma solution, et ce que j'ai appris sur la façon Jupyter cahiers reconnaît conda-envs et amandes de palmiste:

installant jupyter et ipython à myenv avec conda:

conda install -n myenv ipython jupyter

après cela, en cours d'exécution jupter notebook en dehors de n'importe quel env répertorié myenv comme un noyau avec mes environnements précédents.

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

exécuter le bloc-notes une fois que j'ai activé l'environnement:

source activate myenv
jupyter notebook

cache tous mes autres noyaux d'environnement et ne montre que mes noyaux de langue:

python 2
python 3
R

nous avons beaucoup lutté avec cette question, et voici ce qui fonctionne pour nous. Si vous utilisez le canal conda-forge , il est important de vous assurer que vous utilisez les paquets mis à jour de conda-forge , même dans votre environnement racine Miniconda .

donc installer Miniconda , puis faire:

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

et votre environnement personnalisé apparaîtra dans Jupyter comme un noyau, aussi longtemps que ipykernel était listé pour l'installation dans votre fichier custom_env.yml , comme dans cet exemple:

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

juste pour le prouver en travaillant avec un tas d'environnements personnalisés, voici une capture d'écran de Windows: