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PyTorch 的 JupyterLab 环境

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：

安装 Anaconda​

# 激活 base 环境
conda activate base

安装 JupyterLab​

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​

# 创建虚拟环境
conda create -n torch python=3.8 -y
conda activate torch

# 安装 PyTorch with CUDA
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia -y

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
1.8.1 True

导入 PyTorch 环境​

conda activate torch
# 安装 IPython kernel for Jupyter
conda install ipykernel -y

# 手动导入 torch 虚拟环境到 ipykernel
python -m ipykernel install --user --name torch --display-name "Python PyTorch"
# 或者，使用 nb_conda 扩展自动导入
conda activate base
conda install nb_conda -y

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 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。