Using a virtualenv in an IPython notebook

使用Anaconda作为我的python环境，搭建了tensorflow，theano这样的深度学习框架，为避免相互之间依赖的一些库出错，导致我整个Anaconda不能用，所以我在搭建环境的时候，使用命令

conda create -n tensorflow python=2

来创建一个虚拟的环境，这样我这个环境被我玩坏了，不影响我Anaconda的使用。

由于tensorflow经常给出一些ipynb格式的文件，所以需要用jupyter notebook,但是如果不在虚拟环境tensorflow里安装jupyter， jupyter notebook 里import tensorflow的时候会报错，说没有该模块，此时如果你直接使用jupyter notebook命令，然后import tensorflow依然回报同样的错误，因为你需要先source activate tensorflow才能调用虚拟环境tensorflow里的jupyter，所以本文下面的方法就解决了这个问题，不需要每次都source activate tensorflow。

1. 启用虚拟环境 首先，使用命令

   source activate tensorflow
   

   将当前的python变为virtualenv里python，可以用which python来查看是否变换。变换后命令行前会有个(tensorflow)。

2. 运行

   ipython kernelspec install-self --user
   

   在命令行里看到该信息，则该命令运行成功 注意:在使用该命令前使用which ipython看看你的virtualenv环境有有没有装ipython，没有的话，直接使用conda install jupyter，这样就会安装了一些需要的东西了。

   [InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec pythonX in /home/username/.local/share/jupyter/kernels/pythonX
   

   其中X取决与你用的python版本，你用的是python2.7,则这里的X就是2。

3. 移动该文件到制定路径下：

   mkdir -p ~/.ipython/kernels
   mv ~/.local/share/jupyter/kernels/pythonX ~/.ipython/kernels/\<kernel_name\>
   

   以我自己的环境为例，我这里将X修改为2,将\<kernel_name\>修改为tensorflow。

4. 修改显示名

   gedit ~/.ipython/kernels/<kernel_name>/kernel.json
   

   将默认的display_name改为你想改的，这样在jupyter notebook的kernel里就有这个你改过后的选项，不改的话，以我的环境为例，默认显示名是python 2,jupyter notebook里本来就有个python 2，这时两个python 2会让我分不清，所以改一下这个参数，我这里改为tensorflow。

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