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jupyter notebook conda kernel配置 jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

dby_freedom   2021-04-21 我要评论

一直记不住在jupyter notebook配置多环境编译器技巧,今总结于此,也希望对其他小伙伴有所帮助,如果有用请点赞!

1.对windows用户,win+R,输入cmd进去进入命令行,激活环境:

2.首先,确定自己是否安装包‘ipykernel',若是没有安装,则进行安装;已安装进行下一步

3.然后输入命令:

python -m ipykernel install --user --name deeplearningproject --display-name "deeplearningproject"

注:上述两个 deeplearningproject,前者是自身环境名称,不能变化;后者是在jupyter notebook的显示名称,可修改

4.至此,完成所有操作,输入jupyter notebook进行验证

5.大功告成

至此,完成所有操作

补充知识:Python Jupyter notebook 运行 multiprocessing 跑不了的问题

最近工作中为了解决python支持多核cpu,遇到一个Jupyter notebook跑不了multiprocessing的问题

网上找了些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>>

最后找到一个解决方案:把方法写到临时文件里,再读出来

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) 

传送门:https://stackoverflow.com/questions/47313732/jupyter-notebook-never-finishes-processing-using-multiprocessing-python-3?r=SearchResults

以上这篇jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持


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