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PyTorch于JupyterLab的环境准备是什么

发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,这篇文章给大家介绍PyTorch于JupyterLab的环境准备是什么,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 Jupyte
千家信息网最后更新 2026年11月01日PyTorch于JupyterLab的环境准备是什么

这篇文章给大家介绍PyTorch于JupyterLab的环境准备是什么,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码,便于自己学习、调试或以后回顾。

安装 Anaconda

  • Anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

  • 北外镜像源: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/

# 激活 base 环境conda activate base

安装 JupyterLab

  • JupyterLab: https://jupyterlab.readthedocs.io/

应该已随 Anaconda 安装,如下查看版本:

jupyter --version

不然,如下进行安装:

conda install -c conda-forge jupyterlab

执行 jupyter lab 启动,浏览器会打开 http://localhost:8888/ :

版本 < 3.0 建议安装 TOC 扩展:

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

TOC 目录效果如下:

创建 PyTorch 环境

  • PyTorch: https://pytorch.org/

# 创建虚拟环境conda create -n pytorch python=3.8 -yconda activate pytorch# 安装 PyTorch with CUDA#  NOTE: Python 3.9 users will need to add '-c=conda-forge' for installationconda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y
  • torch, torchvision, python 版本兼容情况

  • CUDA Toolkit 与 Nvidia 驱动版本兼容情况

  • Nvidia Driver 于 Ubuntu 推荐安装办法

如下检查 PyTorch 版本与 GPU 支持情况:

$ python - <

导入 PyTorch 环境

conda activate pytorch# 安装 IPython kernel for Jupyterconda install ipykernel -y# 导入 pytorch 虚拟环境到 ipykernelpython -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "Python PyTorch"

Python PyTorch 即会添加进 Launcher:

开始写笔记

运行 JupyterLab :

conda activate base# 启动 JupyterLabjupyter lab

浏览器会打开 http://localhost:8888/ ,如上节图片。

  • 可于左侧 File Browser 浏览打开 *.ipynb 笔记

  • 可于右侧 Launcher 创建编辑 Python PyTorch 笔记

笔记可编辑 Code 并执行:

或者 VS Code 安装 Jupyter 扩展进行浏览与编辑。

注意:笔记右上角选择的 Kernel 应为 Python PyTorch。

关于PyTorch于JupyterLab的环境准备是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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