jupyter notebook 多環(huán)境conda kernel配置方式
一直記不住在jupyter notebook配置多環(huán)境編譯器技巧，今總結(jié)于此，也希望對其他小伙伴有所幫助，如果有用請點贊！
1.對windows用戶，win+R，輸入cmd進去進入命令行，激活環(huán)境：
2.首先，確定自己是否安裝包‘ipykernel'，若是沒有安裝，則進行安裝；已安裝進行下一步。
3.然后輸入命令：
python -m ipykernel install --user --name deeplearningproject --display-name "deeplearningproject"
注：上述兩個 deeplearningproject，前者是自身環(huán)境名稱，不能變化；后者是在jupyter notebook的顯示名稱，可修改。
4.至此，完成所有操作，輸入jupyter notebook進行驗證
5.大功告成
至此，完成所有操作。
補充知識：Python Jupyter notebook 運行 multiprocessing 跑不了的問題
最近工作中為了解決python支持多核cpu，遇到一個Jupyter notebook跑不了multiprocessing的問題。
網(wǎng)上找了些multiprocessing的例子，Pycharm可以跑，但是在Jupyter notebook上跑了就只有In[*]，error log：
AttributeError: Can't get attribute 'task' on <module '__main__' <built-in>>
最后找到一個解決方案：把方法寫到臨時文件里，再讀出來。
from multiprocessing import Pool
from functools import partial
import inspect
def parallal_task(func, iterable, *params):
with open(f'./tmp_func.py', 'w') as file:
file.write(inspect.getsource(func).replace(func.__name__, "task"))
from tmp_func import task
if __name__ == '__main__':
func = partial(task, params)
pool = Pool(processes=8)
res = pool.map(func, iterable)
pool.close()
return res
else:
raise "Not in Jupyter Notebook"
def long_running_task(params, id): # Heavy job here return params, id data_list = range(8) for res in parallal_task(long_running_task, data_list, "a", 1, "b"): print(res)
以上這篇jupyter notebook 多環(huán)境conda kernel配置方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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