在jupyter notebook中使用安装好的pytorch

最新推荐文章于 2025-07-25 15:29:11 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python anaconda pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/my_azure/article/details/109750631
博客讲述已新建安装好pytorch的虚拟环境，但在jupyter notebook中无法使用的问题及解决办法。需在安装过程中输入y，安装成功后运行jupyter notebook，选择Python [conda env:torch]，输入测试代码，不报错则安装成功，还附上anaconda中安装pytorch教程链接。

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已经新建一个安装好pytorch的虚拟环境，在jupyter notebook中不能使用
查询到的解决方法：
在这里插入图片描述
期间会有询问，输入y
在这里插入图片描述
下载安装成功显示如下：
在这里插入图片描述
运行jupyter notebook
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
选择Python [conda env:torch]
注：我的pytorch安装在名为torch的虚拟环境中
输入测试代码运行，不报错即为安装成功。
在这里插入图片描述
附：anaconda中安装pytorch教程：https://blog.youkuaiyun.com/MY_Azure/article/details/109749348

Python 手写数字识别的实现(pytorch框架) 超详细版本-jupyter notebook
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03-28 2万+
本文详细介绍了如何构建LeNet-5神经网络用于手写数字识别。 文中大量的代码解释包含在代码行后的注释中，请注意查看。 下面的代码在谷歌云盘的colab上运行，也可以在jupyter notebook上运行
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刚开始的时候使用jupyter时不显示自己创建的工作环境（箭头处） 解决方法如下： 首先创建pytorch的工作环境 conda create -n pytorch python = 3.7 激活这个工作环境 conda activate pytorch 当看到命令行前显示 pytorch时，此时环境创建成功 当前状态下输入： conda install nb_conda 如果想再当前环境下使用pytorch可以参考另一篇文章 之后再输入jupyter notebook此时便可以使用当前工作空间
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在jupyter notebook中部署pytorch环境（个人笔记）
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weixin_67418147的博客
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因为毕设，需要从零开始学一些深度学习知识，而市面上教程大多都需要一定的基础，学习过程中走了很多弯路，并且容易遗忘，为方便个人总结以及回顾，因此将一些个人学习遇到的一些问题集中在这里避免二次踩坑(阅读部分小土堆pytorch教程和李沐动手学深度学习总结)
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m0_61464910的博客
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关于jupyter中No module named 'torch'的问题的解决方法
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Bedoom的博客
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用起来最舒服的Jupyter notebook
livelossplot：Jupyter Notebook中针对Keras，PyTorch等的实时训练损失图
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pytorch学习笔记
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官方快速上手教程： http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html 实战为王，建议工具： jupyter notebook 第一小节： 主要是numpy数据结构和torch tensor的转换，一点要注意的是“The torch Tensor and numpy array will share
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### 安装和支持 CUDA 的 PyTorch 配置 要在 Anaconda Jupyter Notebook 中安装并配置支持 CUDA 的 PyTorch，可以按照以下方式操作： #### 创建 GPU 支持的 Conda 虚拟环境 首先需要创建一个新的 Conda 环境来专门用于 PyTorch 和 CUDA 的开发工作。可以通过以下命令完成此过程[^2]： ```bash conda create --name pytorch-GPU python=3.9 ``` 激活该新创建的虚拟环境： ```bash conda activate pytorch-GPU ``` #### 安装 PyTorch 及其依赖项 在激活的环境中，通过官方推荐的方式安装适合当前系统的 PyTorch 版本。访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据操作系统、包管理器（Conda 或 Pip）、CUDA 版本来获取合适的安装命令。 例如，对于使用 Conda 安装且支持 CUDA 11.7 的情况，执行以下命令： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 这一步会自动处理 PyTorch 所需的所有依赖关系，并确保 CUDA 工具链被正确设置。 #### 添加虚拟环境到 Jupyter Notebook 内核 为了使刚刚创建好的 `pytorch-GPU` 环境能够在 Jupyter Notebook 中可用，还需要将其作为内核注册进去。具体做法如下： 先确认已安装 ipykernel 库；如果未安装，则运行下面这条指令： ```bash pip install ipykernel ``` 接着把刚才建立起来的那个特定版本加入到 jupyter notebooks 当中去： ```bash python -m ipykernel install --user --name pytorch-GPU --display-name "Python (pytorch-GPU)" ``` 这里，“--display-name”参数定义了这个 kernel 在界面里显示的名字，方便识别[^4]。 重新启动你的 Jupyter Notebook 后，在新建文档时应该能看到名为 “Python (pytorch-GPU)” 的选项卡可供选择。 #### 验证 PyTorch 是否正常加载以及 CUDA 功能状态 最后一步就是测试一下整个流程是否顺利完成。在一个新的 notebook 文件里面输入这些代码片段来进行简单的功能检测： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出 PyTorch 的版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 如果返回 True 则说明成功启用了 cuda 加速计算能力 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' tensor_example = torch.tensor([1, 2], device=device) print(tensor_example.device) # 查看张量实际使用的设备类型 ``` 假如以上所有输出均符合预期，那么就表明已经在 Jupyter Notebook 上面顺利集成了带有 CUDA 支持特性的 PyTorch 开发框架[^1]。 当遇到 `torch.cuda.is_available()` 返回 False 这种情形的时候，可能是因为以下几个原因之一造成的：一是硬件本身不兼容或者驱动程序有问题；二是软件层面缺少必要的组件比如 NVIDIA 显卡驱动更新不足或者是 cuDNN 设置错误等问题所致[^3]。针对前者应当升级显卡固件至最新版；而后者则建议参照官方指导手册逐一排查修复。
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