运维开发网

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-06-14 18:08 出处:网络 作者: dby_freedom
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!

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:

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

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。

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

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。

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

4.至此,完成所有操作,输入jupyter notebook进行验证

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

5.大功告成

jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式

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我们。

0

精彩评论

暂无评论...
验证码 换一张
取 消