PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备

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。

本文将介绍这样的环境如何进行准备。了解更多：

PyTorch 官方文档

JupyterLab 交互式笔记本

安装 Anaconda

Anaconda:

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 :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 -y conda activate pytorch # 安装 PyTorch with CUDA # NOTE: Python 3.9 users will need to add '-c=conda-forge' for installation conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y

Nvidia Driver 于 Ubuntu 推荐安装办法

如下检查 PyTorch 版本与 GPU 支持情况：

$ python - <<EOF import torch, torchvision print(torch.__version__, torch.cuda.is_available()) EOF 1.7.1 True 导入 PyTorch 环境 conda activate pytorch # 安装 IPython kernel for Jupyter conda install ipykernel -y # 导入 pytorch 虚拟环境到 ipykernel python -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 JupyterLab jupyter lab

浏览器会打开 :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。

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