jupyter notebook深度学习
时间: 2023-06-05 17:47:50 浏览: 247
Jupyter Notebook是一种交互式的开发环境,可以用于编写和运行深度学习代码。它支持多种编程语言,包括Python、R和Julia等。在Jupyter Notebook中,用户可以通过代码块和Markdown文本来编写和记录代码,同时还可以在同一个环境中进行数据可视化和模型训练等操作。对于深度学习开发者来说,Jupyter Notebook是一个非常方便的工具,可以帮助他们更快地开发和测试模型,同时也可以帮助他们更好地理解和学习深度学习的相关知识。
相关问题
jupyter notebook深度学习配置环境
### 配置 Jupyter Notebook 进行深度学习环境搭建
为了使 Jupyter Notebook 支持特定的深度学习库,如 TensorFlow 或 PyTorch,并确保这些库运行于指定的 Conda 环境中,需遵循一系列配置步骤。
#### 创建并激活新的 Conda 环境
创建一个新的 Conda 环境用于安装所需的 Python 版本和其他依赖项。对于希望使用 GPU 加速的情况,可以专门为此目的建立一个名为 `pytorch_gpu` 的环境:
```bash
conda create -n pytorch_gpu python=3.10
```
随后通过如下命令激活新创建的环境[^4]:
```bash
conda activate pytorch_gpu
```
#### 安装必要的软件包
一旦进入了目标环境,则可继续安装所需的各种软件包。特别是当计划利用 Jupyter Notebook 来编写和测试代码时,应该在这个环境中安装 Jupyter 和其他辅助工具,比如 `nb_conda_kernels`,这有助于管理多个内核以及让不同 Conda 环境中的解释器都能被 Jupyter 访问[^3]:
```bash
conda install jupyter nb_conda_kernels ipykernel
```
#### 添加当前 Conda 环境至 Jupyter 内核列表
为了让刚刚设置好的 Conda 环境能够成为 Jupyter Notebook 中可用的一个选项,在完成上述操作之后还需要注册此环境为 Jupyter 的一个内核。可以通过以下方式实现这一点:
```bash
python -m ipykernel install --user --name=pytorch_gpu --display-name "Python (pytorch_gpu)"
```
此时,启动 Jupyter Notebook 后就能看到新增加的 “Python (pytorch_gpu)” 内核可供选择了[^1]。
#### 安装深度学习框架及其依赖
最后一步就是按照官方文档指导或者社区推荐的方法来安装所选的深度学习框架(例如 PyTorch),确保其正确无误地集成到了现有的 Python 解释器之中。通常情况下,Conda 提供了一种简便的方式来获取预编译版本的流行机器学习/深度学习库,从而简化整个过程。
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
以上即完成了基于 Conda 构建适合做深度学习开发工作的 Jupyter Notebook 工作流的整体流程介绍。
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