00 Jupyter notebook or lab 에 conda 가상 환경 kernel 추가하기

 

  jupyter server 를 사용하여 원격으로 서버에 접속하는 경우, 혹은 anaconda 환경 여러개 만들고 (base) 환경에서 jupyter notebook 혹은 lab을 사용하는 경우 kernel 을 등록할 일이 많다. 그렇다보니 계속 찾아보는것도 귀찮고, 기록해놓으면 이러한 수고로움을 없애고자.. 관련된 명령어를 최대한 정리해보겠다.

 

가상환경 생성 및 Kernel 추가 방법

step 1. 가상환경 활성화

# display VEs
conda env list

# Conda
conda activate [virtual Environment]

 

step 2. 가상환경에서 ipykernel 설치

- jupyter 설치 먼저 하도록

# if you don't have installed jupyter yet install jupyter first
pip install jupyter # jupyterlab

pip install ipykernel

 

step 3. Jupyter notebook에 가상환경 kernel 추가

- kernel 을 추가하기에 앞서 가상환경을 한번 deactivate > activate 하는 것을 추천. 

conda deactivate

conda activate [virtual Environment]

# Add kernel
python -m ipykernel install --user --name [Virtual Environment] --display-name "[Name]"

 

자주쓰는 명령어

kernel list 확인하기 (커널 목록보기)

jupyter kernelspec list

remove kernel (커널 삭제)

jupyter kernelspec uninstall [Virtual Environment]

# type y or N

*간혹있는 문제점

• tensorflow-gpu 와 같이 gpu를 사용하는 경우, kernel을 (base) 에서 사용할 경우, cudatoolkit 및 cudnn 의 버전을 가상환경이 아닌 base에서 가져오는 현상(문제)이 있을 수 있다.
• 이럴 경우가 빈번히 발생하는데, 경험상 가상환경을 만들자마자 바로 kernel 등록하면(?) 문제가 생기는 것같다.
• conda 가상환경만들고 ipykernel 설치 후 가상환경을 deactivate > activate 한 뒤 kernel 등록하면 해결되었다.