ディープラーニングの環境構築を先日行いました。
Anacondaの仮想環境とJupyter Notebookを利用してディープラーニングの勉強とプログラムの作成をしています。
Anacondaの仮想環境を作成しただけではJupyter NotebookのKernelに反映されません。
Anacondaで作成した仮想環境をJupyter NotebookのKernelとして追加する方法をまとめました。
仮想環境をKernelに追加する手順 #
Jupyter NotebookにKernelを追加するために、environment_kernelsを利用します。
An Jupyter plugin to enable the automatic detection of conda and virtualenv environments as kernels.
仮想環境をAnaconda Promptで作成します。
今回は仮想環境名をtest、Pythonのバージョンを3.6で作成します。
Proceed ([y]/n)?と表示されたら、yを入力します。
conda create -n test python=3.6
作成した仮想環境をActivateします。
activate test
pipでenvironment_kernelをインストールします。
pip install environment_kernels
pipでJupyter Notebookをインストールします。
pip install jupyter
Jupyter Notebookのconfigファイルを作成します。
C:\Users\User.jupyter\jupyter_notebook_config.pyが作成されます。
jupyter notebook --generate-config
Overwrite C:\Users\User\.jupyter\jupyter_notebook_config.py with default config? \[y/N\]
と表示されたときは、
すでにconfigファイルが存在するのでNを入力します。yを入力するとconfigファイルが上書きされてしまうので注意してください。
configファイルをテキストエディタなどで開きconfigファイルの末尾に以下の文字を追加します。
c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs
の[]
内のUserの部分は自分の環境に合わせて変更してください。
c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs=['C:/Users/User/Anaconda3/envs/']
Anaconda PromptでJupyter Notebookを起動します。
jupyter notebook
KernelのChange kernelに作成した仮想環境が追加されます。