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jupyter 添加不同内核的操作
站长资源 2024/12/28 佚名
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不论是jupyter notebook 还是 jupyter lab 都可以添加多个 python 内核，并且随意切换。

1、切换到要添加的虚拟环境，确认是否安装 ipykernel

python -m ipykernel --version

如果没有安装，则安装：

python -m pip install ipykernel

2、为 Jupyter 添加内核

python -m ipykernel install --user --name=python3 --display-name py37

3、查看 Jupyter notebook kernel

jupyter kernelspec list

4、删除 jupyter 内核

jupyter kernelspec remove kernelname

5、切换内核

示例：

jupyter 添加不同内核的操作

jupyter 添加不同内核的操作

jupyter 添加不同内核的操作

conda install -n 环境名称 ipykernel

补充：为Jupyter notebook 增加内核，添加服务器已有的环境

自己单独安装Jupyter时，默认的内核只有服务器系统的python3环境，但是很多其他的诸如tensorflow的包却在py2的目录下。

不用去重新建环境，直接添加已有环境即可。

jupyter 安装

pip3 install  jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user
mkdir ~/.jupyter
jupyter notebook password

添加内核：

首先要安装ipykerner

pip install ipykernel --user

由于服务器多人在用，先看python2的目录在哪儿，

which python2

复制其所在的路径目录 /usr/bin/python

添加进去

/usr/bin/python -m ipykernel install --user --name py2

然后即可.其中python2的自定义的环境，命名为myPython2。重新打开jupyter notebook，便可看到

jupyter 添加不同内核的操作

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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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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