更改jupyterlab的根目录

要更改JupyterLab的根目录，您可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符。

2. 输入 `jupyter lab --generate-config` 命令来生成 JupyterLab 的配置文件。

3. 找到生成的配置文件，通常位于 `~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`。

4. 使用文本编辑器打开配置文件。

5. 在配置文件中找到并取消注释以下行：

   # c.NotebookApp.notebook_dir = ''

6. 将路径设置为您想要设置为JupyterLab根目录的目录。例如，如果您想将根目录更改为 `/path/to/root`，则应将上述行更改为：

   c.NotebookApp.notebook_dir = '/path/to/root'

7. 保存并关闭配置文件。

8. 启动JupyterLab时，它将使用新设置的根目录作为默认目录。

请注意，如果您在使用JupyterLab之前已经打开了终端或命令提示符，请关闭它们并重新打开以使更改生效。

相关问题

jupyterlab 更改路径

### 更改 JupyterLab 默认工作目录的方法

为了更改 JupyterLab 的默认工作目录，需按照特定的操作流程执行。具体来说：

#### 定位配置文件
首先，需要找到 Anaconda 的安装目录并定位至 `jupyter` 文件夹下的配置文件 `jupyter_lab_config.py`[^1]。

#### 编辑配置文件
使用 PyCharm 或者其他代码编辑工具打开该配置文件，并通过快捷键 Ctrl+F 查找关键词 "directory" 来快速定位到设置根目录的相关选项。在此处取消注释 `# c.ServerApp.root_dir = ''` 并指定新的路径，例如：

c.ServerApp.root_dir = 'D:\\Project\\jupyterLab'

这一步骤明确了服务器应用程序应使用的笔记本和内核的具体位置[^4]。

#### 保存更改
完成上述修改之后，记得保存对 `jupyter_lab_config.py` 所做的任何改动以使新设定生效[^5]。

一旦完成了这些步骤，重新启动 JupyterLab 后，默认的工作空间将会指向所定义的新路径。

jupyter lab mac

### 安装和配置 Jupyter Lab

#### 使用 Conda 环境安装 Jupyter Lab

对于 macOS 用户来说，在 conda 环境中安装 Jupyter Lab 是一种推荐的方式，这有助于未来的多环境管理[^1]。

conda create -n jupyter_env python=3.9
conda activate jupyter_env
conda install -c conda-forge jupyterlab

通过上述命令创建一个新的 Python 3.9 的 conda 环境并激活它，随后在这个环境中安装最新版的 Jupyter Lab。这样可以确保不同项目之间的依赖关系不会相互干扰。

#### 使用 Pip 工具安装 Jupyter Lab

如果不希望通过 Anaconda 来管理软件包，则可以直接利用系统的 Python 版本来完成安装过程[^2]：

pip3 install jupyterlab

这里特别需要注意的是，由于当前大多数 Mac OS X 默认预装了 Python 3.x 版本，因此应当使用 `pip3` 命令来调用对应的 pip 工具；如果是自定义安装过其他版本的 Python 解释器的话，请根据实际情况调整使用的 pip 版本号。

#### 修改 Jupyter Lab 的工作目录

为了方便管理和查找文件，默认情况下启动 Jupyter Lab 后会进入用户的主目录作为根路径。可以通过编辑配置文件来自定义这个位置[^3]:

jupyter lab --generate-config
vim ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py

找到生成的配置文件后，在其中加入如下设置语句以指定新的默认保存地址:

c.ServerApp.notebook_dir = '/path/to/your/preferred/directory'

记得替换掉 `/path/to/your/preferred/directory` 成实际想要设定的目标文件夹绝对路径。

#### 关于 PyTorch 和 CUDA 支持的情况说明

值得注意的一点是，鉴于苹果设备通常配备的是 AMD 或 Intel 显卡而非 NVIDIA GPU，所以在 Mac 上并不支持官方提供的带有 CUDA 加速功能的 PyTorch 库[^4]。不过这对于大部分仅需 CPU 进行训练的学习者而言并不会造成太大影响。