この記事は

今日は、 Jupyter Notebookでconda仮想環境を使ってみたいと思います。
Google Colaboratoryへ持ち出せないdatasetを扱うときに重宝しますね。

前提

Anaconda のインストールは終わっている

Jupyter Notebook のインストールは終わっている
既存のconda仮想環境を作ってある (という名前とします)

準備

Jupyter Notebookのプラグイン environment_kernels をインストールします。

pip install environment_kernels

今回は、conda仮想環境のデフォルトであるbaseへインストールしています。
理由は、Win + “r” -> “Jupyter Notebook” という操作で開きたいからです！

仮想環境のコピー

既存の仮想環境をJupyter Notebookで使いたい。
しかし、その環境へJupyter Notebookをインストールする必要があります。

できれば既存はそのままにしておきたいので、ここでは

仮想環境をクローンすることにします。

# <env_name>は既存のconda仮想環境
# <new_env_name>は新しい仮想環境の名前を付けてください
conda create -n <new_env_name> --clone <env_name>

Jupyter Notebookをクローン仮想環境へインストール

Jupyter Notebookのプラグイン environment_kernels が認識してくれるように、Jupyter Notebookを仮想環境へインストールします。

クローンした仮想環境へ切り換えておきます。

conda activate <new_env_name>

Jupyter Notebookをインストールします。

pip install jupyter

Jupyter Notebookのconfig

設定ファイルを生成します

jupyter notebook --generate-config

手元がWindowsなので、notepadで編集しちゃいます
下記のはあなたの環境にあわせて変更してください

notepad C:\Users\<user_name>\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

Anacondaのインストールのしかたによっては、下記例のようなパスになっていない場合もあります。適宜変更してください。
Pythonのパス指定は、区切り文字を”\”を”\\”にするとか、”/”にするとか、r”～”にするとか、いろいろなやり方があります。下記はwindowのパス文字列の”\”を”/”にしています。

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.env_dirs=['C:/Users/<user_name>/.conda/envs/']

# 下記の1行書きは2019-12-13現在ではうまくいきませんでした
# c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs = ['C:/Users/0000112345/.conda/envs/']

編集したら、保存して閉じます

Jupyter Notebookで確認

“Kernel” -> “Change kernel”で環境を切り換えられていることを確認

うまくいかなかったこと

プラグインに認識してもらうには、ターゲット側にも Jupyter Notebook が必要ということを見落としていた。

今後

Google Colaboratoryと同じ見た目にしたいな。どうすればいいんじゃろ？？

参考

Automatic Environment Kernel Detection for Jupyter