use torch in Jupyter Notebook

在搭好pytorch的环境后，希望能够在 Jupyter Notebook 里面尝试运行一下，但选择 Python 内核的时候有一些疑问，似乎选择conda内置的 python 环境并不 work，然后探索了一下, 可以给 Jupyter Notebook 添加内核（as a kernel)

1、查看torch：

这里仍然先查看一下 conda 环境,确定一下torch的环境名称

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conda info --env

# conda environments:
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base                  *  /opt/miniconda3
pytorch_env              /opt/miniconda3/envs/pytorch_env

2、激活torch：

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conda activate pytorch_env

3、安装ipykernel：

在 pytorch_env 这个环境中安装 ipykernel, 这里也直接用conda 装了

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conda install ipykernel

4、把环境加入 Jupyter kernels：

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python -m ipykernel install --user --name pytorch_env --display-name "Python (pytorch_env)"

简单解释一下：

• python -m ipykernel install:

  • -m 参数是 Python 命令的一部分，用来运行指定模块 (ipykernel) 中的代码。这里的 ipykernel 模块是 Jupyter 使用的内核模块，用于处理 Notebook 中的 Python 代码执行。

  • install 命令则是安装并注册一个新的 Jupyter kernel。

• --user:

  • 这个选项表示将内核安装到当前用户的目录中，而不是系统目录。这可以避免需要管理员权限，且每个用户可以拥有独立的内核。

• --name pytorch_env:

  • 这个选项为内核指定一个名字。在这个例子中，内核名称是 pytorch_env，它与 Conda 环境的名字一致。这个名字是用于 Jupyter 内部识别的，类似于一个 ID。

• --display-name "Python (pytorch_env)":

  • 这个选项是你在 Jupyter Notebook 中看到的内核显示名称。在 Jupyter 的内核选择器中，内核会显示为 Python (pytorch_env)，帮助识别它。

5、测试一下

下面可以打开 Jupyter Notebook 测试一下

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import torch

# 测试 torch 是否正常工作
print(torch.__version__)