Python/Jupyter VSCode 中的笔记本未使用正确的环境

Question

情况

我在 Windows10.

上使用 Anaconda 3

我有一个 Visual Studio 代码工作区 (my_workspace)，其中包含一个 Jupyter 笔记本 (my_notebook.ipynb)。 VSCode 安装了 Python 扩展。

文件 my_workspace/settings.json 包含：

{
    "python.pythonPath": "C:\Users\Me\Anaconda3\envs\my_env\python.exe"
}

my_env 是现有的 Anaconda 环境。我可以激活它并在 shell 中使用它，如果我运行 jupyter lab 在这样的 shell 中，笔记本中的代码可以导入 my_env的包裹符合预期。

如果我在 VSCode 中打开 my_workspace，然后在选项卡中打开 my_notebook.ipynb，VSCode 的状态栏中也会提到 my_env（"Python 3.7.6 64-bit ('my_env': conda)")，当我在 VSCode 的控制台中打开 PowerShell 提示时，my_env 会自动激活（我运行 conda init 一次）。

问题

当笔记本在 VSCode 中打开时，Jupyter 内核似乎使用 base 环境的 Python 解释器而不是 my_env 中的解释器。导入安装在 my_env 中但未安装在 base 中的包时，出现此错误：

>>> import keras
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

所有包都会发生这种情况，而不仅仅是 keras。

在 VSCode 的笔记本选项卡中，如果我点击右上角的解释器名称，然后选择正确的解释器（my_env 中的那个），然后笔记本运行s 在 my_env 中正确。但是我每次重新打开时都必须这样做 VSCode.

如何使默认内核尊重在 settings.json 中选择的环境？

Answer 1

我认为现在 settings.json 中没有参数可以控制它。我在启动笔记本的环境中遇到了类似的问题，我能够通过修改 IPython 笔记本中的 kernelspec 部分来解决这个问题。

基本上，将笔记本作为 JSON 文件打开并删除 kernelspec 部分。当笔记本从 vscode 启动时，该部分将填充工作空间的默认 python 环境内核。在我的例子中，充满了 pipenv 环境。

Answer 2

就我而言，在创建新环境后，必须重新启动 VS Code 数次，然后它才能找到新环境。看起来好像 VS Code 需要一些时间才能在系统中找到新的 Env。

Python/Jupyter VSCode 中的笔记本未使用正确的环境

Python/Jupyter notebook in VSCode does not use the right environment

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