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저번에도 똑같은 실수 했는데 또 까먹어서(..)
까먹지 말라고 써놓는 글
anaconda로 가상 환경을 생성하고 나면 흔히 (어쩌면 나만 하는 실수일지도..) 하는 실수는 다음과 같다.
1. jupyter notebook을 해당 가상환경에 깔지 않고 실행
: 이 경우 root 환경의 jupyter notebook이 실행되며, 당연히 해당 가상환경에 jupyter notebook이 깔려 있지 않으니 가상 환경 kernel을 연결하는 것도 불가능하다.
2. jupyter notebook은 깔았으나, 가상 환경 kernel을 연결하지 않은 경우
: 얼핏 보면 해당 가상환경에 jupyter notebook이 깔려 있어 주피터 노트북을 실행했을 때 현재 가상 환경 기준으로 동작이 될 것 같아보이지만, 1과 똑같은 결과를 얻을 수 있다(..) 반년 전즈음에 내가 겪었던 실수이다..
이것을 방지하기 위해서는 단순히 해당 가상 환경에 jupyter notebook을 까는 것만으로 끝날 것이 아니라, jupyter notebook에 해당 가상환경 커널을 연결해야 한다!
1, 2와 같은 실수를 하고 Jupyter Notebook을 실행했을 경우, 당연히 컴파일과 실행이 root 환경 (가상환경이 아닌 일반 환경)을 기준으로 되는 것이기 때문에 모듈 인식을 못한다거나.. 하는 오류가 뜰 것이다.
(나같은 경우는 가상환경에 tersorflow를 깔았는데... 텐서플로우 인식을 못하길래 되게 당황(?)했던 기억이 난다ㅠ_ㅠ)
그럼 어떻게 Jupyter Notebook에 내 가상환경 커널을 연결하는가?
방법은 아주 간단하다!
(아나콘다 가상환경을 이미 생성했다는 것을 전제로 하겠다.)
0. 내 가상환경에 Jupyter Notebook을 설치하지 않은 경우,
pip install jupyter notebook
을 이용하여 주피터 노트북부터 설치해준다.
1. Jupyter Notebook에 내 가상환경 Kernel 연결하기
python -m ipykernel install --user --name [가상환경명] --display-name [표시할 이름]
이 명령어를 입력해주면 주피터 노트북에 나의 가상 환경이 연결된다. ipykernel은 jupyter notebook을 설치하면 자동으로 설치된다고 한다.
2. 결과 확인
Jupyter Notebook을 실행하면,
다음과 같이 내가 설정한 이름대로 kernel이 추가된 것을 알 수 있다. 위의 Python3 말고, 밑의 내가 생성한 kernel을 눌러 새 notebook을 작성해주면 된다~
앞으로 사소한 거라도 실수했거나 새로 알아간 게 있으면 여기다가 글을 남기는 습관을 들여야겠다!
더 꼼꼼히 찾아보고 학습 효과도 더 좋은 것 같다..
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