Jupyter 노트북에서 모든 Python 라이브러리를 가져오는 conda 환경을 만드는 방법
기본 환경을 .yaml 파일로 복제하려고 시도했지만 작동하지 않았습니다.
그래서 마침내 무엇이 효과가 있었습니까?
텍스트 파일에서 콘다 환경 만들기
이 방법으로 주목해야 할 첫 번째 사항은 기존 작업 환경에서 시작해야 한다는 것입니다. 일종의 복제이지만 실제로는 아닙니다.
나를 위해 conda에서 기본 환경을 "복제"할 것입니다.
복제 필요:
conda activate base
conda list --explicit
를 실행하여다음과 같은 활성 환경:

conda list --explicit > pack-file.txt
명시적 파일에 대해 유의해야 할 점은 플랫폼 간이 아니라는 것입니다.
# platform: win-64
는 파일이 생성된 위치를 보여주며 텍스트 파일에서 패키지를 설치하고 종속성 문제가 발생할 수 있으므로 동일한 플랫폼 내에서만 사용할 수 있습니다.당신의 선택의 이름
conda create --name mtest
새 환경에 설치하지 않으려는 패키지. 만들다
Jupiter 노트북을 사용하려면 ipykernel이 목록에 있어야 합니다.
환경에서 올바르게 작동함
기본 환경을 복제하는 경우 다음 패키지를 찾아 파일에서 제거해야 합니다.

폴더 경로 앞의 ()로 묶인 환경:

conda install --name mtest --file pack-file.txt
Conda는 txt 파일에서 설치할 때 아키텍처 또는 종속성을 확인하지 않습니다. 패키지가 올바르게 작동하는지 확인하려면 파일이 작업 환경에서 생성되었는지 확인하고 동일한 아키텍처, 운영 체제 및 플랫폼(예: linux-64,osx-64 또는 win-64)에서 사용하십시오.
conda activate mtest
운영:
python -m ipykernel install --user --name=mtest

이제 Jupyter 노트북에서 커널을 찾을 수 있습니다.

자! 도움이 되었기를 바랍니다.
Reference
이 문제에 관하여(Jupyter 노트북에서 모든 Python 라이브러리를 가져오는 conda 환경을 만드는 방법), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://dev.to/lizawt/how-to-create-a-conda-environment-that-imports-all-python-libraries-in-jupiter-notebooks-377n텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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