jupyter中torch库的安装与虚拟环境的搭建

创建环境

1. 打开Anaconda Prompt（在开始菜单中找到Anaconda文件夹，并打开Anaconda Prompt）

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2. 创建一个新的虚拟环境，例如名为“pytorch”的环境，并指定Python版本为3.7或3.9。你可以使用以下命令创建环境：conda creat --name pytorch_env python=3.9

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   代码：conda create -n pytorch python=3.9

3. 配置清华的PyTorch镜像源

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   代码：  

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   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes

4. 激活新创建的环境

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   代码：conda activate pytorch

查找自己电脑对应的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。（重要）

1. 查看你的电脑上CUDA的版本。在Anaconda Prompt中输入以下命令：nvidia-smi（右上角CUDA就是我们查找的数据11.6）

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   代码：nvidia-smi

2. 在pytroch官网（PyTorch）上查找对应的PyTorch版本

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3. 点击左下角的Previous versions of PyTorch（找到对应的)

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下载等待及问题

1. 将上面代码输入后的反馈：

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2. 后面输入y后进入下载等待：

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3. 后面漫长，如果中途退出，不会报错，可以重新进入环境，继续下载，输入2中的代码：

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检验并安装内核

1. 检验pytorch环境是否安装完毕：

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   代码：conda activate pytorch

2. 安装内核：安装ipykernel，它是一个可以让你管理 IPython 内核的软件包

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   代码：pip install ipykernel

3. 中途可能会出现一些红色报错，问题出在你试图安装ipykernel时，pip的依赖解析器发现matplotlib有几个依赖包没有被安装，它们分别是cycler、fonttools和kiwisolver。matplotlib是一个绘图库，它依赖这些包来正常工作。但内核已经安装完成。用pip install安装即可。

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4. 如果你之前安装过ipykernel想要改变它的位置，可以进行如下操作，再次安装。

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   代码：jupyter kernelspec uninstall mykernel

5. 如果你要检查是否安装成功，可以使用pip list

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将内核与python绑定

1. 然后将内核与python进行绑定。通常我们不会使用 ipkernel 这个名称来创建自定义内核，因为 ipykernel 是 ipython 项目的官方内核。可以选择一个更有描述性的名称来代替 mykernel，比如 myenvkernel，其中 myenv 是你的虚拟环境的名称。

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   代码：python -m ipykernel install --user --name=myenvkernel

2. 打开你的jupyter Notebook创建一个新的python文件

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3. 点击右上角的Python3(我的这里是Python3(ipykernel)),将环境更换为myenvkernel

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4. 最后运行import torch看是否能成功调用该库