jupyter中torch庫(kù)的安裝與虛擬環(huán)境的搭建方式
創(chuàng)建環(huán)境
打開(kāi)Anaconda Prompt（在開(kāi)始菜單中找到Anaconda文件夾，并打開(kāi)Anaconda Prompt）
創(chuàng)建一個(gè)新的虛擬環(huán)境，例如名為“pytorch”的環(huán)境，并指定Python版本為3.7或3.9。
你可以使用以下命令創(chuàng)建環(huán)境：
conda creat --name pytorch_env python=3.9
代碼：conda create -n pytorch python=3.9配置清華的PyTorch鏡像源
代碼：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes
激活新創(chuàng)建的環(huán)境
代碼：
conda activate pytorch
查找自己電腦對(duì)應(yīng)的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。（重要）
查看你的電腦上CUDA的版本。
在Anaconda Prompt中輸入以下命令：nvidia-smi（右上角CUDA就是我們查找的數(shù)據(jù)11.6）
代碼：
nvidia-smi
在pytroch官網(wǎng)（PyTorch）上查找對(duì)應(yīng)的PyTorch版本
點(diǎn)擊左下角的Previous versions of PyTorch（找到對(duì)應(yīng)的)
下載等待及問(wèn)題
將上面代碼輸入后的反饋：
后面輸入y后進(jìn)入下載等待：
后面漫長(zhǎng)，如果中途退出，不會(huì)報(bào)錯(cuò)，可以重新進(jìn)入環(huán)境，繼續(xù)下載，輸入2中的代碼：
檢驗(yàn)并安裝內(nèi)核
檢驗(yàn)pytorch環(huán)境是否安裝完畢：
代碼：
conda activate pytorch
安裝內(nèi)核：安裝ipykernel，它是一個(gè)可以讓你管理 IPython 內(nèi)核的軟件包
代碼：
pip install ipykernel
中途可能會(huì)出現(xiàn)一些紅色報(bào)錯(cuò)，問(wèn)題出在你試圖安裝ipykernel時(shí)，pip的依賴(lài)解析器發(fā)現(xiàn)matplotlib有幾個(gè)依賴(lài)包沒(méi)有被安裝，它們分別是cycler、fonttools和kiwisolver。
matplotlib是一個(gè)繪圖庫(kù)，它依賴(lài)這些包來(lái)正常工作。但內(nèi)核已經(jīng)安裝完成。用pip install安裝即可。
如果你之前安裝過(guò)ipykernel想要改變它的位置，可以進(jìn)行如下操作，再次安裝。
代碼：
jupyter kernelspec uninstall mykernel
如果你要檢查是否安裝成功，可以使用pip list
將內(nèi)核與python綁定
然后將內(nèi)核與python進(jìn)行綁定。
通常我們不會(huì)使用 ipkernel 這個(gè)名稱(chēng)來(lái)創(chuàng)建自定義內(nèi)核，因?yàn)?ipykernel 是 ipython 項(xiàng)目的官方內(nèi)核。
可以選擇一個(gè)更有描述性的名稱(chēng)來(lái)代替 mykernel，比如 myenvkernel，其中 myenv 是你的虛擬環(huán)境的名稱(chēng)。
代碼：
python -m ipykernel install --user --name=myenvkernel
打開(kāi)你的jupyter Notebook創(chuàng)建一個(gè)新的python文件
點(diǎn)擊右上角的Python3(我的這里是Python3(ipykernel))，將環(huán)境更換為myenvkernel
最后運(yùn)行import torch看是否能成功調(diào)用該庫(kù)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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