jupyter使用pytorch

### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 PyTorch 进行深度学习开发 为了确保能够在 Jupyter Notebook 中顺利使用 PyTorch 开发,需按照特定流程设置环境。 #### 创建并激活虚拟环境 创建名为 `DeepLearning` 的虚拟环境,并安装必要的依赖项。这包括 CUDA (V10.1.243),CuDNN 及指定版本的 PyTorch (1.2.0)[^1]。通过 Anaconda Prompt 或终端执行以下命令来完成此操作: ```bash conda create --name DeepLearning python=3.x conda activate DeepLearning ``` 接着,在该环境下安装 `ipykernel` 并将其注册到 Jupyter Notebook 当中以便后续调用 Python 解释器时能够识别这个新的 kernel[^1]: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --name DeepLearing --display-name "Pytorch for Deeplearning" ``` #### 安装 Jupyter Notebook 和其他库 随后,利用 pip 工具从国内镜像源下载并安装 Jupyter Notebook 以及其他常用的科学计算库如 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib: ```bash pip install jupyter matplotlib numpy scipy pandas -i https://pypi.doubanio.com/simple/ ``` 对于希望跟随《动手学深度学习》课程的同学来说,还需要额外安装 D2L 库以获取书中配套资源[^2]: ```bash pip install d2l -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` #### 测试 PyTorch 是否成功集成至 Jupyter Notebook 最后一步至关重要——验证 PyTorch 是否已被正确加载到了 Jupyter Notebook 内部。启动 Jupyter Notebook 后新建一个笔记本文档,尝试运行简单的测试代码片段确认 Torch 模块能否被正常引入[^3]: ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('CUDA not found') ``` 上述过程完成后即表示已经完成了基于 Jupyter Notebook 使用 PyTorch 展开深度学习项目的准备工作。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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