今天尝试了一下据说最好用的编译器Jupyter Lab，安装期间遇到了很多问题，以此为记录。

1.安装jupyter lab

jupyter lab的安装总体来说还是简单：

1. 在base环境输入：conda install jupyterlab.当然也不是必须在base环境，只是如果安装在其他虚拟环境的话，启动时需要切换到对应的环境再输入jupyter lab启动，比较麻烦。
2. 安装完成后再输入jupyter lab --generate-config生成配置文件，生成的配置文件是C:\Users\用户名.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件。可以在里面对jupyter的设置进行更改，我目前只将c.NotebookApp.notebook_dir更改为我想要的目录，改完别忘了去掉注释和保存。
3. 此时在base环境输入jupyter lab就会从浏览器自动打开编译器，不过此时只能识别到base环境中的python，下一步介绍如何添加虚拟环境中的python到jupyter lab中。
4. 在想要添加到jupyter lab的虚拟环境下输入conda install nb_conda,安装好后再输入python -m ipykernel install --user --name 'env名' --display-name "展示名"，重启jupyter lab之后就能看到对应虚拟环境下的python了。
5. 完成以上步骤之后，还有一个比较奇葩的错误，即已经安装号的包在import时也会找不到模块，目前只有我遇到了，下面直接说解决办法：

添加的虚拟环境中的包必须在nb_conda之后安装！！！

如果完成以上五步后导包正常，那么恭喜你，如果出现找不到模块，就把报错信息里找不到的包重装一遍即可。

如果安装了tensorflow-gpu的版本，在pycharm和控制台都能正常使用gpu，但就是在jupyter lab中无法找到cudart68_xx.dll，那么就把无法找到的文件(即cudartxx_xx.dll)的路径添加到环境变量的path中去，哪些找不到就添加哪些。再重启就行了。

还有一点，当需要删除已经添加到jupyter lab中的虚拟环境时，最好先在要删除的环境下将其移除jupyter lab，即在powershell中激活要删除的环境后输入jupyter kernelspec remove 虚拟环境名，然后再用conda remove -n 环境名 --all将其删除。