jupyter notebook

 jt -t oceans16 -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -N
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https://blog.csdn.net/qq_41554005/article/details/109776371

代码自动补全

https://blog.csdn.net/weixin_52459924/article/details/119888207

第一步：进入命令行环境：

Win+R打开开始菜单，找到Anaconda Prompt，单击打开：

第二步：激活base环境

在命令窗口中输入activate base后回车，完成后不要关闭该窗口，因为后面的命令需要接着执行

第三步：下载nbextensions

接着上一步输入pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple后点击回车等待安装，如下图所示

第四步：安装nbextensions

接着上一步输入jupyter contrib nbextension install --user后回车等待安装完成：

第五步：下载nbextensions_configurator

接着上一步输入pip install --user jupyter_nbextensions_configurator后回车等待完成

第六步：安装nbextensions_configurator

接着上一步输入jupyter nbextensions_configurator enable --user后回车等待完成

说明已经安装完成！

第七步：重启jupyter，在弹出的主页面里，能看到增加了一个Nbextensions标签页，点击Nbextensions标签页之后进入

在这个页面里，首先取消勾选最上方的复选框，再勾选Hinterland即启用了代码自动补全

接下来就可以体验代码自动补全了：

Jupyter切换环境内核

http://minglog.hzbmmc.com/2023/03/01/Jupyter%E5%88%87%E6%8D%A2%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%86%85%E6%A0%B8/

家在使用Jupyter Notebook进行编程时，如果需要在不同的虚拟环境中运行Jupyter，常见的做法是首先激活虚拟环境，然后在该虚拟环境下进入Jupyter Notebook环境才行。这样会导致我们如果同时运行多个项目时，就需要同时激活多个虚拟环境进入Jupyter Notebook服务，过程十分繁琐。那有没有办法能够在不开启多个Jupyter Notebook服务的前提下切换虚拟环境呢？

答案是有的，本教程提出的主要目的是帮助开发者在使用Jupyter Notebook时，切换环境内核，建议使用conda搭建的虚拟环境。

整个步骤如下：

创建虚拟环境
激活虚拟环境
将虚拟环境写入Jupyter Notebook中的Kernel
打开Jupyter Notebook服务
更换Kernel
验证是否更换成功
搭建并激活相应项目的虚拟环境
该过程参见使用conda管理虚拟环境

将虚拟环境写入Jupyter Notebook的Kernel中
查看当前conda下的所有虚拟环境。

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可以看到我电脑中的虚拟环境还是比较多的，一共有9个虚拟环境。

现在演示将pytroch的环境加入到Jupyter Notebook的Kernel中。

首先，查看我已经写入Kernel的虚拟环境。

jupyter kernelspec list
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从返回的结果可以看到，我的Jupyter 中已经有了3个Kernel。

然后，现在把pytorch虚拟环境写入Kernel，注意：在写入Kernel之前必须先激活虚拟环境。

激活pytorch虚拟环境

conda activate pytorch
image-20230301152814411
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接着，使用以下命令将pytorch虚拟环境加入到Jupyter的Kernel中。

python -m ipykernel install --user --name=pytorch
image-20230301153009442
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再次查看Jupyter的Kernel列表发现pytorch虚拟环境已经完成写入。

image-20230301153118922
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PS：删除Kernel命令jupyter kernelspec remove KernelName(Kernel名称)

激活Jupyter Notebook服务
为了演示效果，在此我们先退出pytorch虚拟环境。

conda deactivate
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输入jupyter notebook进入Jupyter服务。

image-20230301153329882
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新建一个notebook。

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输入以下代码导入pytorch

import torch 进口火炬
image-20230301153515663
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发现基础环境中是没有torch库的，导入失败。

切换内核
点击菜单栏的Kernel菜单，在Change Kernel子菜单中选择pytorch内核。

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观察notebook右上角看是否能够顺利激活内核。

image-20230301153752268
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我们发现此时内核已经被修改为pytorch虚拟环境。

验证是否更换成功
再次导入torch看是否能够导入成功。

image-20230301153939955
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此时发现执行导入命令已经没有报错。

同时，可以验证一下修改内核后torch的深度学习环境是否正常。【注：需在pytorch虚拟环境下提前安装好深度学习环境】

使用以下命令进行验证

torch.cuda.is_available()
image-20230301154232235
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可以发现返回的结果为True，说明深度学习环境也是正常的。

至此，已经完成了在Jupyter Notebook下的环境内核切换。

切换Tensorflow内核并查看深度学习环境是否正常
可以看到，我这里还有一个tf2.9的Kernel，该Kernel是Tensorflow-GPU2.9.1的深度学习环境，也可以切换进行演示。

image-20230301154759805
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从返回的结果也可以看出，环境切换得十分顺利，Tensorflow2.9深度学习环境也是正常的。

Python入门之修改jupyter启动目录

https://zhuanlan.zhihu.com/p/343835392