在 VS Code 中管理 Jupyter Kernel

Visual Studio Code 笔记本的 kernel 选择器可帮助您为笔记本选择特定的 kernel。您可以通过单击笔记本右上角的选择 Kernel或通过命令面板使用Notebook: Select Notebook Kernel命令来打开 kernel 选择器。

打开 Kernel 选择器后，VS Code 会显示最近使用 (MRU) 的 kernel。

注意：在以前版本的 VS Code（版本 <1.76）中，VS Code 默认显示所有可用的 kernel。

要查看其他 kernel，您可以单击选择另一个 Kernel...。所有现有的 kernel 都按 kernel 源选项分类，这些源由 Jupyter 扩展开箱即用支持。

• Jupyter Kernel
• Python 环境
• 现有 Jupyter 服务器

默认情况下，VS Code 将推荐您之前与笔记本一起使用的 kernel，但您可以选择连接到任何其他 Jupyter kernel，如下所示。VS Code 还会记住您为笔记本上次选择的 kernel，并在您下次打开笔记本时自动选择它们。

Jupyter Kernel

Jupyter Kernels 类别列出了 VS Code 在其运行的计算系统（您的桌面、GitHub Codespaces、远程服务器等）上下文中检测到的所有 Jupyter kernel。每个 Jupyter kernel 都有一个 Jupyter kernel 规范，或 Jupyter kernelspec，其中包含一个 JSON 文件 (kernel.json)，其中包含有关 kernel 的详细信息——名称、描述以及启动进程作为 kernel 所需的 CLI 信息。

Python 环境

Python Environments 类别列出了 VS Code 从其运行的计算系统（您的桌面、Codespaces、远程服务器等）中检测到的 Python 环境。它显示了按类型分组的所有 Python 环境（例如，conda、venv）——无论是否安装了 IPyKernel。

注意：您不需要将 jupyter 安装到您想要使用的 Python 环境中。只需要 IPyKernel 包即可启动 Python 进程作为 kernel 并针对您的笔记本执行代码 (pip install ipykernel)。访问 Jupyter 扩展 wiki 以了解更多信息。

现有 Jupyter 服务器

Existing Jupyter Server 类别列出了以前连接的远程 Jupyter 服务器。您还可以使用此选项连接到远程或本地运行的现有 Jupyter 服务器。找到您的 Jupyter 服务器的 URL，例如 http://<ip-address>:<port>/?token=<token>，并将其粘贴到输入正在运行的 Jupyter 服务器的 URL选项中，以连接到远程服务器并使用该服务器针对您的笔记本执行代码。

当您启动远程服务器时，请务必

1. 允许所有来源（例如 --NotebookApp.allow_origin='*'）以允许从外部访问您的服务器。
2. 设置笔记本以侦听所有 IP (--NotebookApp.ip='0.0.0.0')。

连接后，所有活动的 Jupyter 会话都将显示在此列表中。

您可以通过以下方式从服务器的 kernelspec 创建新会话：

1. 运行 Notebook: Select Notebook Kernel 命令。
2. 选择选择另一个 Kernel。
3. 选择 Existing Jupyter Server。
4. 选择您的服务器。

Codespaces Jupyter 服务器

Connect to Codespace 类别包含一种特殊类型的 Jupyter 服务器，您可以使用由 GitHub Codespaces 提供支持的远程 Jupyter 服务器，这是一种云资源，您每月可以免费使用最多 60 小时。要使用 Codespaces Jupyter 服务器

1. 安装 GitHub Codespaces 扩展。

   注意：如果您使用的是 Web 版 VS Code (vscode.dev 或 github.dev)，则已为您安装此扩展。还要确保安装了 Jupyter 扩展。

2. 转到命令面板 (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))，选择Codespaces: Sign In 并按照步骤登录 Codespaces。

3. 通过单击笔记本右上角的选择 Kernel打开 kernel 选择器，选择 Connect to Codespace。

   提示：如果您没有看到 Connect to Codespace 选项，请转到命令面板 (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))，选择Developer: Reload Window 以重新加载窗口并重试。

这不是必需的，但您也可以在 GitHub Codespaces 页面上管理您的所有 Codespaces 和 Codespaces Jupyter 服务器。要了解更多信息，您可以阅读 GitHub Codespaces 文档。

添加 Kernel 选项

如果您在机器上没有任何 Jupyter kernel 或 Python 环境，VS Code 可以帮助您进行设置：转到命令面板 (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))，选择 Python: Create Environment，然后按照提示操作。您还可以通过安装其他扩展（如 Azure Machine Learning）来添加选择 kernel 的其他方法。

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