文章目录 总结1.默认路径下创建新环境2.指定路径下创建环境3.一些常见问题（jupyter kernel）

总结 cd CronKGQA conda create --prefix F:\condaenv\env_name python=3.8 创建环境 activate F:\condaenv\env_name 激活环境 conda remove -n env_name --all conda remove -p F:\condaenv\env_name --all 删除环境 conda deactivate 退出当前环境 可以尝试手动给该环境创建一个kernel 先使用jupyter kernelspec list 查看Conda中有几个kernel 默认只有一个 找到默认的kernel的路径，进入该目录。 修改副本中kernel.json文件 如果还没有内核，执行 python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "py3.7(env_name)" --name后是虚拟环境的名称，--display-name后是希望该内核显示的名称。 打开python import sys sys.executable 查看当前的解释器路径 # jupyter notebook 中切换 kernel 不用在终端激活相应的环境

参考：https://blog.csdn.net/a982847942/article/details/127098421

1.默认路径下创建新环境

首先打开Anaconda Prompt 这里看到默认Conda安装路径，如果想要在默认路径下创建虚拟环境，直接使用如下命令：

conda create -n name python=3.7(python版本自己指定)

如图，创建完毕。 可以使用如下命令查看当前有哪些环境

conda env list

切换到新创建的环境

activate test

退出当前环境

conda deactivate

删除环境

conda remove -n test --all

2.指定路径下创建环境 conda create --prefix=F:\condaenv\env_name python=3.7

F:\condaenv\env_name 替换为你自己的路径 其它命令也有一点小变化，如下：

activate F:\condaenv\env_name 激活环境 conda remove -p F:\condaenv\env_name --all 3.一些常见问题（jupyter kernel）

在指定路径下创建环境后导入包在命令行可以使用，在Jupyter Notebook中无法使用？ 解决办法： 可以尝试手动给该环境创建一个kernel

先使用jupyter kernelspec list 查看Conda中有几个kernel 默认只有一个，下面的deeplearning是我自己创建的。

找到默认的kernel的路径，进入该目录。 然后复制一份包含这三个文件的文件夹，如下图，python3是默认的，deeplearning是我复制的。 修改副本中kernel.json文件 然后再次执行jupyter kernelspec list看是否有新添加的内核，并打开Jupyter Notebook看问题是否解决。 如果jupyter kernelspec list查看没有内核(确保kernel.json内容要正确)，或者在Jupyter Notebook中无法切换kernel，或者在Jupyter Notebook中切换内核失败，可以执行activate env_name 然后执行如下命令：

activate env_name conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "py3.7(env_name)" --name后是虚拟环境的名称，--display-name后是希望该内核显示的名称。

完成之后再次进入Jupyter Notebook进行尝试。 不出意外，经过上述步骤应该是可以正常import了，可以使用下面命令查看正在使用的内核：

import sys sys.executable

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