PyTorch于JupyterLab的環(huán)境準(zhǔn)備是什么

這篇文章給大家介紹PyTorch于JupyterLab的環(huán)境準(zhǔn)備是什么，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

PyTorch 是目前主流的深度學(xué)習(xí)框架之一，而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式筆記本環(huán)境。于 JupyterLab 我們可以邊記筆記的同時、邊執(zhí)行 PyTorch 代碼，便于自己學(xué)習(xí)、調(diào)試或以后回顧。

安裝 Anaconda

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

• 北外鏡像源: https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/

# 激活 base 環(huán)境
conda activate base

安裝 JupyterLab

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

應(yīng)該已隨 Anaconda 安裝，如下查看版本：

jupyter --version

不然，如下進(jìn)行安裝：

conda install -c conda-forge jupyterlab

執(zhí)行 jupyter lab 啟動，瀏覽器會打開 http://localhost:8888/ ：

版本 < 3.0 建議安裝 TOC 擴展：

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

TOC 目錄效果如下：

創(chuàng)建 PyTorch 環(huán)境

• PyTorch: https://pytorch.org/

# 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create -n pytorch python=3.8 -y
conda activate pytorch

# 安裝 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

• torch, torchvision, python 版本兼容情況

• CUDA Toolkit 與 Nvidia 驅(qū)動版本兼容情況

• Nvidia Driver 于 Ubuntu 推薦安裝辦法

如下檢查 PyTorch 版本與 GPU 支持情況：

$ python - <<EOF
import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())
EOF
1.7.1 True

導(dǎo)入 PyTorch 環(huán)境

conda activate pytorch
# 安裝 IPython kernel for Jupyter
conda install ipykernel -y
# 導(dǎo)入 pytorch 虛擬環(huán)境到 ipykernel
python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "Python PyTorch"

Python PyTorch 即會添加進(jìn) Launcher：

開始寫筆記

運行 JupyterLab ：

conda activate base
# 啟動 JupyterLab
jupyter lab

瀏覽器會打開 http://localhost:8888/ ，如上節(jié)圖片。

• 可于左側(cè) File Browser 瀏覽打開 *.ipynb 筆記

• 可于右側(cè) Launcher 創(chuàng)建編輯 Python PyTorch 筆記

筆記可編輯 Code 并執(zhí)行：

或者 VS Code 安裝 Jupyter 擴展進(jìn)行瀏覽與編輯。

注意：筆記右上角選擇的 Kernel 應(yīng)為 Python PyTorch。

關(guān)于PyTorch于JupyterLab的環(huán)境準(zhǔn)備是什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。