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jupyter notebook 多环境conda kernel配置方式
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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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。

标签：
jupyter,notebook,conda,kernel
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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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