虚拟环境中打开jupyter没有pytorch

### 如何在虚拟环境中让 Jupyter Notebook 支持 PyTorch 为了确保 Jupyter Notebook 能够识别并使用特定于 PyTorch 的 Python 环境,需遵循一系列配置步骤。 #### 创建并激活新的 Conda 环境 通过 Anaconda Prompt 或终端执行如下命令来创建一个新的 Conda 环境,并指定 Python 版本以及安装必要的包: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 接着激活此新环境以便后续操作均在此环境下完成: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 安装 PyTorch 及其他依赖项 一旦处于目标环境中,则可以继续安装 PyTorch 和任何额外所需的库。对于大多数情况而言,推荐采用官方提供的预编译二进制文件来进行快速部署: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 上述命令会自动处理所有必需的依赖关系,并将它们一同下载下来[^1]。 #### 注册至 Jupyter Kernel 列表 为了让新建的 Conda 环境中的解释器能够在启动 Jupyter Notebook 后被选作内核之一,还需进一步设置 `ipykernel` 并将其加入到可用选项里: ```bash pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env --display-name "Python (PyTorch)" ``` 这一步骤使得当用户开启 Jupyter Notebook 之后可以在界面顶部看到名为 “Python (PyTorch)” 的运行时选择框[^2]。 此时再次启动 Jupyter Notebook 应用程序,应该能在笔记本界面上找到刚刚添加的新内核条目;选择它即可开始利用已成功集成好的 PyTorch 进行开发工作了。

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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