我试图为深度学习/机器学习设置WSL。我已经通过WSL安装了Conda环境。现在我想知道有没有什么方法可以设置原子的氢包，用WSL中的ipykernels检测conda环境？
系统：
- Windows 10
- Ubuntu 18.04 LTS
- 用于python 3.7的Miniconda(安装在/home/中(
已尝试：
- 使用
python -m ipykernel install --user --name envName
感谢
我通过设置氢远程主机使其工作。
- 您需要在Hydrogen的设置中将以下内容添加到度假列表中：
[{
"name": "WSL",
"options": {
"baseUrl": "http://127.0.0.1:8888",
"token": "your_secret_token"
}
}]
然后按照说明中的说明，使用空密码设置公共jupyter服务器。
在WSL中运行：
jupyter notebook --generate-config并修改文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py更改行c.NotebookApp.token = 'your_secret_token'始终在WSL中运行
jupyter lab，在localhost:8888的浏览器中打开它，并设置一个空密码(如果你不在防火墙后面，网络中的每个人，以及网络之外的人，如果他们访问jupyter服务器，都可以在你的机器上执行代码，所以要注意这一点(用所需的内核启动笔记本电脑。
打开
Atom > Packages > Hydrogen > Connect to Remote Host- 现在，您应该能够选择WSL，然后作为会话，选择之前启动的笔记本
有时，当您单击"连接到远程主机"时，什么都不会发生，在这种情况下，只需重试，最终就会显示出来。