Jupyter NotebookにConda環境が表示されない

Anaconda（Python 2.7）をインストールし、Tensorflowをという環境にインストールしましたtensorflow。その環境でTensorflowを正常にインポートできます。

問題は、Jupyter Notebookが先ほど作成した新しい環境を認識しないことです。GUIナビゲーターまたは環境内のコマンドラインからJupyter Notebookを起動tensorflowしても、メニューにはと呼ばれるカーネルが1つしかなくPython [Root]、Tensorflowをインポートできません。もちろん、私はそのオプションを複数回クリックし、ファイルを保存し、再度開きましたが、これらは役に立ちませんでした。

奇妙なことに、CondaJupyterのフロントページのタブを開くと、2つの環境が表示されます。しかし、Filesタブを開いてnewノートブックにアクセスしようとすると、まだカーネルが1つしかありません。

私はこの質問を見ました： Conda環境をJupyter Notebookにリンクします しかし~/Library/Jupyter/kernels、私のコンピューターのようなディレクトリはありません！このJupyterディレクトリには、というサブディレクトリが1つだけありruntimeます。

私は本当に混乱しています。Conda環境は自動的にカーネルになるはずですか？（私はhttps://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.htmlに従って手動でカーネルをセットアップしましたipykernelが、見つからなかったと言われました。）

condaが自動的に環境をjupyterカーネルとして設定するのをやめたので、他の答えはもううまくいっていないと思います。次の方法で、環境ごとにカーネルを手動で追加する必要があります。

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

ここに記載されているように：http : //ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments この問題 も参照してください。

補遺：すべての環境を自動的に追加するには、nb_conda_kernelsパッケージをインストールできる必要がconda install nb_conda_kernelsあります。https：//github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernelsを参照してください

環境が表示されない場合nb_conda_kernelsは、Jupyterがインストールされている環境にインストールされていない可能性があります。 Anacondaのドキュメントには、

nb_conda_kernelsJupyter NotebookまたはJupyterLabを実行する環境にインストールする必要があります。これは基本的なconda環境かもしれませんが、そうである必要はありません。たとえば、ノートブックパッケージが環境notebook_envに含まれている場合は、次を実行します。

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

ノートブックでアクセスする他の環境には、適切なカーネルパッケージがインストールされている必要があります。たとえば、Python環境にアクセスするには、ipykernelパッケージが必要です。例えば

conda install -n python_env ipykernel

R環境を利用するには、r-irkernelパッケージが必要です。例えば

conda install -n r_env r-irkernel

他の言語の場合、対応するカーネルをインストールする必要があります。

これを最初に投稿した時点では、nb_condaPython 3.6環境がまだサポートされていないことが原因である可能性があることに注意してください。

他のソリューションでJupyterが他のconda環境を認識できない場合、いつでもjupyter特定の環境内からインストールして実行できます。ただし、Jupyter内から他の環境を表示したり、他の環境に切り替えたりできない場合があります。

$ 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

このノートブックでPython 3.6.1を実行していることに注意してください。

多くの環境でこれを行う場合、Jupyterをすべての環境にインストールすることによる追加のストレージスペースは望ましくない場合があります（システムによっては）。

面倒なのは、ご使用のtensorflow環境では、その環境にjupyter notebook インストールjupyterしなくても実行できることです。ただ走れ

(tensorflow) $ conda install jupyter

そしてtensorflow環境は今、あなたのいずれかで開始しJupyterノートブックに表示されなければならないcondaようなものとして環境Python [conda env:tensorflow]。

これを機能させるには、上位3つの回答に記載されているすべてのコマンドを実行する必要がありました。

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

conda install ipykernel新しい環境で実行するだけで、この環境でカーネルが取得されます。これは、各環境に異なるバージョンがインストールされていて、jupyter Notebookを再度インストールしなくても機能します。新しく追加されたカーネルを見ることができる任意の環境からノートブックを起動できます。

要約（tldr）

'python3'カーネルが起動した環境から常にPythonインストールを実行するようにしたい場合は、現在の環境が何よりも優先されているユーザー 'python3'カーネルを削除します。

jupyter kernelspec remove python3

完全なソリューション

私は次の場合のための代替的で簡単な解決策を投稿します：

• コンダ環境を作成しました
• この環境にはjupyterがインストールされています（これによりipykernelもインストールされます）
• コマンドを実行すると jupyter notebook [新規]ドロップダウンメニューで[python3]をクリックして新しいノートブックを作成すると、そのノートブックは現在の環境からではなく、ベース環境からpythonを実行します。
• 任意の環境内で「python3」を使用して新しいノートブックを起動すると、ベースではなくその環境からPythonバージョンが実行されるようにしたい

残りのソリューションの環境には 'test_env'という名前を使用します。また、 'python3'はカーネルの名前です。

現在トップ投票の回答は機能しますが、別の方法があります。それは次のことをするように言います：

python -m ipykernel install --user --name test_env --display-name "Python (test_env)"

これにより、どの環境jupyter notebookから起動するかに関係なく、test_env環境を使用するオプションが提供されます。ただし、「python3」でノートブックを起動すると、基本環境からのPythonインストールが引き続き使用されます。

起こっている可能性が高いのは、存在するユーザーpython3カーネルがあることです。コマンドjupyter kernelspec listを実行して、すべての環境をリストします。たとえば、Macを使用している場合は、次が返されます（私のユーザー名はTedです）。

python3       /Users/Ted/Library/Jupyter/kernels/python3

ここでJupyterが実行しているのは、カーネルを探す3つの異なるパスを検索することです。それから行くユーザーに、Envのに、システム。このドキュメントを参照してくださいには、各オペレーティングシステムを検索パスの詳細については、を。

上記の2つのカーネルはどちらもユーザーパスにあります。つまり、jupyterノートブックを起動する環境に関係なく使用できます。これは、環境レベルに別の「python3」カーネルがある場合、そのカーネルにアクセスできないことも意味します。

私にとって、ノートブックを起動した環境から 'python3'カーネルを選択すると、その環境からPythonを実行することがより理にかなっています。

OSのEnv検索パスを調べることで、別の 'python3'環境があるかどうかを確認できます（上記のドキュメントへのリンクを参照）。私（mac）では、次のコマンドを発行しました。

 ls /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels

そして私は確かに「python3」カーネルをそこにリストしました。

このGitHubの問題のコメントのおかげで（最初の応答を見てください）、次のコマンドを使用してUser 'python3'環境を削除できます。

jupyter kernelspec remove python3

jupyter kernelspec listtest_envがまだアクティブであると想定してを実行すると、次の結果が得られます。

python3       /Users/Ted/anaconda3/envs/test_env/share/jupyter/kernels/python3

このパスはtest_envディレクトリ内にあることに注意してください。新しい環境を作成し、jupyterをインストールしてアクティブ化し、カーネルを一覧表示すると、環境パスに別の「python3」カーネルが配置されます。

ユーザー 'python3'カーネルは、Env 'python3'カーネルのどれよりも優先されていました。それを削除することにより、アクティブな環境「python3」カーネルが公開され、毎回選択できるようになりました。これにより、手動でカーネルを作成する必要がなくなります。また、単一の環境に自分自身を分離したい場合のソフトウェア開発の面でも、より理にかなっています。ホスト環境とは異なるカーネルを実行するのは自然なことではありません。

また、このユーザー「python3」はデフォルトで全員にインストールされているわけではないため、誰もがこの問題に直面しているわけではありません。

    $ conda install nb_conda_kernels

（jupyter Notebookを実行するconda環境で）すべてのconda envが自動的に利用可能になります。他の環境にアクセスするには、それぞれのカーネルをインストールする必要があります。これがrefです。

私たちはこの問題で多くの苦労をしてきました、そしてここに私たちのために働くものがあります。conda-forgeチャネルを使用する場合は、からの更新パッケージを使用していることを確認することが重要ですconda-forge。Minicondaルート環境です。

Minicondaをインストールしてから、次のようにします。

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

次の例のようipykernelに、custom_env.ymlファイルにインストールするためにリストされている限り、カスタム環境は利用可能なカーネルとしてJupyter に表示されます。

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

一連のカスタム環境で機能することを証明するために、Windowsからの画面グラブを以下に示します。

nb_conda_kernelsパッケージには、使用するための最良の方法であるjupyterとconda。最小限の依存関係と構成で、別の環境で実行されているjupyterノートブックから他のconda環境を使用できます。そのドキュメントを引用：

取り付け

このパッケージは、condaのみを使用して管理するように設計されています。Jupyter NotebookまたはJupyterLabを実行する環境にインストールする必要があります。これはbaseconda環境かもしれませんが、そうである必要はありません。たとえば、環境notebook_envにノートブックパッケージが含まれている場合は 、次を実行します。

conda install -n notebook_env nb_conda_kernels

ノートブックでアクセスする他の環境には、適切なカーネルパッケージがインストールされている必要があります。たとえば、Python環境にアクセスするには、ipykernelパッケージが必要です。例えば

conda install -n python_env ipykernel

R環境を利用するには、r-irkernelパッケージが必要です。例えば

conda install -n r_env r-irkernel

他の言語の場合、対応するカーネルをインストールする必要があります。

次に、Jupyter Notebookサーバーを起動するだけです。

conda activate notebook_env  # only needed if you are not using the base environment for the server
# conda install jupyter # in case you have not installed it already
jupyter

多数の回答とそれらを改善するための@mervの努力にもかかわらず、良いものを見つけることはまだ困難です。これをCWにしましたので、上に投票するか改善してください！

私の新しいconda環境myenvがカーネルまたは新しいノートブックとして選択できないという同じ問題に遭遇しました。そして走るjupter notebook、env内からしても同じ結果が得られました。

私のソリューションと、Jupyterノートブックがconda-envとカーネルを認識する方法について私が学んだこと：

jupyterとipythonをcondaにインストールするmyenv：

conda install -n myenv ipython jupyter

その後、以前の環境と一緒に、カーネルとしてjupter notebookリストさmyenvれているすべての環境の外で実行します。

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

環境をアクティブ化したら、ノートブックを実行します。

source activate myenv
jupyter notebook

他のすべての環境カーネルを非表示にし、私の言語カーネルのみを表示します。

python 2
python 3
R

これは私にとってWindows 10と最新のソリューションでうまくいきました：

1）そのconda環境内に移動します（your_env_nameをアクティブ化します）

2）conda install -n your_env_name ipykernel

3）python -m ipykernel install --user --name build_central --display-name "your_env_name"

（注：ステップ3で、「your_env_name」を引用符で囲んでください）

これは非常に苛立たしいものでした。私の問題は、新しく作成されたconda python36環境内で、jupyterが「seaborn」のロードを拒否したことです。同じ環境から他の多くのファイルをインポートできるようです。たとえば、numpyやpandasなどですが、seabornだけではありません。ここで提案された修正の多くを試しましたが、他のスレッドでも成功しませんでした。Jupyterがその環境内からカーネルpythonを実行しておらず、システムpythonをカーネルとして実行していることに気づくまで。きちんとした外観のカーネルとkernel.jsonはすでに環境に存在していましたが。これは、ipythonドキュメントのこの部分を読んだ後のみでした：https ://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments そしてこれらのコマンドを使用して：

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

すべてがうまくいくようになりました。（私は実際には—user変数を使用していません）。

私がまだ理解していないことの1つは、デフォルトのpythonを「Python（other-env）」に設定する方法です。現在、ホーム画面から開いた既存の.ipynbファイルはシステムpythonを使用します。カーネルメニューの「カーネルの変更」を使用して、環境pythonを選択する必要があります。

一方で@ coolscitistの答えは私のために働いた、+ DEPS完全jupyterパッケージとカーネル環境を乱雑にしない方法もあります。これはipythonのドキュメントに記載されており、（おそらく）ノートブックサーバーを非ベース環境で実行する場合にのみ必要です。

conda activate name_of_your_kernel_env
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --prefix=/home/your_username/.conda/envs/name_of_your_jupyter_server_env --name 'name_of_your_kernel_env'

それが動作するかどうかを確認することができます

conda activate name_of_your_jupyter_server_env 
jupyter kernelspec list

同様の問題があり、Mac、Windows、Linuxで機能する解決策を見つけました。上記の答えにあるいくつかの主要な成分が必要です：

Jupyterノートブックでconda envを表示するには、次のものが必要です。

• 次のパッケージが基本環境です：
  conda install nb_conda

• 作成する各環境の次のパッケージ：
  conda install ipykernel

• jupyter_notebook_config.py
  最初の設定の確認nが 存在しない場合にjupyter_notebook_config.py指定された場所に あるかどうかを確認し、add jupyter --paths
  を実行して作成 jupyter notebook --generate-config
  するか、次のことを確認してください。c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='nb_conda_kernels.manager.CondaKernelSpecManager'

あなたのターミナルで見ることができる環境：

Jupyterラボでは、ノートブックとコンソールの両方で上記と同じ環境を確認できます。

また、ノートブックを開いているときに環境を選択できます。

安全な方法は、envjupyter labコマンドの例を実行する特定のenvを作成することです。環境をアクティブにします。次に、jupyter lab拡張の例jupyter lab拡張を追加します。その後、実行できます jupyter lab

Jupyter Notebookで選択するカーネルのリストにさまざまなconda環境を追加するには、iPythonドキュメントの指示に従ってください。要約すると、をインストールした後ipykernel、ターミナルで各conda環境を1つずつアクティブ化し、コマンドを実行する必要がありますpython -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"。myenvは、追加する環境（カーネル）です。

チャネル固有の問題の可能性

この問題が（再度）ありましたが、conda-forgeチャネルからインストールしたことがわかりました。削除してアナコンダチャネルから再インストールすると、代わりに修正されました。

更新：新しい環境でも同じ問題が発生しました。今回nb_conda_kernelsはanacondaチャネルからインストールしましたjupyter_clientが、conda-forgeチャネルからインストールしました。アンインストールnb_conda_kernelsして再インストールすると、優先度の高いチャネルに更新されます。

したがって、正しいチャネルからインストールしたことを確認してください:)

私の場合、Windows 10とconda 4.6.11を使用して、コマンドを実行します

conda install nb_conda

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

を使用して同じコマンドラインからJupyterを開いた後、環境をアクティブにしているときにターミナルからジョブを実行できませんでしたconda jupyter notebook。

解決策は明らかに、環境の私の環境に移動して、アナコンダナビゲーターからJupyterを開くことでした：アナコンダナビゲーターを開き、環境で環境を選択し、選択した環境の[再生]ボタンを押して、[Jupyterノートブックで開く]を選択します。

選択した環境からJupyterを実行するためのAnaconda Navigatorの環境