在Jupyter Notebook中使用Anaconda创建的虚拟环境

最近在学习吴恩达神经网络和深度网络相关内容，遇到一个问题，因为使用的是Jupyter Notebook进行编码，创建第三方环境后Jupyter默认调用的Kernel还是本地Python环境。

该问题已成功解决，本文总结一下解决方法。

可以通过命令jupyter kernelspec list 来查询当前Jupyter Notebook支持的kernel环境。

可以看到目前只支持本机的Python3环境

首先自然是创建一个虚拟的conda环境，python=3.6.2，我创建的虚拟环境名称是NNstarter。

1	(base)conda create -n NNstarter python=3.6.2

第一步，在base环境执行命令，安装nb_conda插件。

1	(base)conda install nb_conda

第二步，进入虚拟环境NNstarter，安装ipykernel插件，（用于提供 Jupyter 运行所需的 IPython kernel）

1 2	(NNstarter)conda activate NNstarter (NNstarter)pip install --user ipykernel

第三步，将我们的虚拟环境添加到 Jupyter

1	(base)python -m ipykernel install --user --name=NNstarter

至此，我们已经在Jupyter内创建了一个运行conda虚拟环境的Kernel，可以用命令jupyter kernelspec list再来查看一下

可以发现Available kernels已经更新。

重启Jupyter后可以在其中找到我们新建的Kernel，直接选择进行更换即可。本文结束。