jupyter notebook添加torch

### 如何在 Jupyter Notebook 中安装配置 PyTorch 为了确保能够在 Jupyter Notebook 中顺利使用 PyTorch，可以按照如下方法进行操作： #### 方法一：通过命令行安装 PyTorch 并使其可用於 Jupyter Notebook 对于大多数用户来说，在命令行环境中执行以下指令即可完成 PyTorch 的安装并使该库能在 Jupyter Notebook 中被调用。 ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 这条命令会下载适合当前系统的 PyTorch 版本以及其依赖项，并自动将其添加到 Python 解释器的路径中，从而让 Jupyter Notebook 能够识别这些包[^3]。 #### 方法二：直接在 Jupyter Notebook 单元格内运行安装命令 另一种方式是在已启动的 Jupyter Notebook 实例中的任意代码单元格里输入相同的 `pip` 命令来安装 PyTorch 及其他必要的组件。需要注意的是，这种方式通常只会影响当前正在使用的虚拟环境或内核设置。 ```python !pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 上述命令前缀有感叹号 (`!`) 表明这是要在 shell 下执行的操作而不是纯 Python 语句。这样做之后，刷新页面或者重新加载 kernel 就可以让新的导入生效[^1]。 确认安装完成后，可以通过尝试导入模块的方式来验证是否成功设置了 Torch 环境： ```python import torch print(torch.__version__) ``` 如果一切正常，则应该能够看到所安装版本的信息而不会抛出任何错误消息[^2]。

### 在 Jupyter Notebook 中安装 PyTorch 的方法 要在 Jupyter Notebook 中使用 PyTorch，必须确保以下几点：PyTorch 已正确安装在当前环境中，并且 Jupyter Notebook 使用的内核与该环境一致。以下是实现这一目标的具体方法[^1]。 #### 1. 确认当前环境 首先需要确认是否正在使用 Anaconda 创建的虚拟环境。如果尚未创建虚拟环境，可以通过以下命令创建一个新环境： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 激活该环境后，可以继续安装所需的依赖项： ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 2. 安装 PyTorch 根据硬件配置选择正确的 PyTorch 版本。例如，对于 NVIDIA GPU 用户，需要确保驱动程序已更新至最新版本[^2]。可以通过以下命令检查驱动版本： ```bash nvidia-smi ``` 随后访问 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据提示选择适合的安装命令。例如，对于 CUDA 11.7 支持的环境，可以运行以下命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 对于没有独立显卡或仅使用 CPU 的用户，则应选择 CPU 版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 3. 配置 Jupyter Notebook 内核 为了使 Jupyter Notebook 能够识别并使用上述安装了 PyTorch 的环境，需确保 Jupyter 已正确关联到该环境的 Python 解释器。可以通过以下步骤完成： - 安装 `ipykernel` 包： ```bash pip install ipykernel ``` - 将当前环境添加为 Jupyter 的可用内核： ```bash python -m ipykernel install --user --name pytorch_env --display-name "Python (PyTorch)" ``` 上述命令会将名为 `pytorch_env` 的环境添加到 Jupyter Notebook 中，并显示为 "Python (PyTorch)"。 #### 4. 验证安装 启动 Jupyter Notebook 并选择刚才配置的内核 "Python (PyTorch)"。运行以下代码以验证 PyTorch 是否安装成功： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否支持 CUDA ``` 如果输出中包含 PyTorch 的版本号，并且 `torch.cuda.is_available()` 返回 `True`（对于 GPU 用户），则说明安装成功[^1]。 ---