Ubuntu下PyTorch与Jupyter Notebook集成方法

在Ubuntu下将PyTorch与Jupyter Notebook集成，可以让你在交互式环境中进行深度学习和机器学习实验。以下是详细的步骤：

环境准备

1. 操作系统：确保你的Ubuntu系统是20.04 LTS或更高版本。
2. 硬件：建议使用NVIDIA GPU并安装相应的NVIDIA驱动以支持CUDA加速。
3. 软件：
   • Python 3.6及以上版本。
   • Jupyter Notebook。
   • PyTorch（建议使用最新版）。

安装步骤

使用Anaconda安装

1. 安装Anaconda或Miniconda：

   • 下载并安装Miniconda或Anaconda：Miniconda下载页面 或 Anaconda下载页面。

2. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n pytorch_env python=3.8
   conda activate pytorch_env
   

3. 安装Jupyter Notebook：

   conda install -c conda-forge notebook
   

4. 安装PyTorch：

   • CPU版本：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
     

   • CUDA 11.3版本：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
     

   请根据你的CUDA版本选择合适的命令。

5. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

使用pip安装

1. 更新系统包列表：

   sudo apt update
   

2. 安装必要的依赖项：

   sudo apt install -y build-essential cmake git libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-pip
   

3. 安装Python3和pip（如果尚未安装）：

   sudo apt install -y python3 python3-pip
   

4. 创建一个新的虚拟环境（可选）：

   python3 -m venv pytorch_env
   source pytorch_env/bin/activate
   

5. 安装Jupyter Notebook：

   pip install notebook
   

6. 安装PyTorch：

   • CPU版本：

     pip3 install torch torchvision torchaudio
     

   • CUDA 11.3版本：

     pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
     

   请根据你的CUDA版本选择合适的命令。

7. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

验证安装

在Jupyter Notebook中输入以下代码以验证PyTorch是否已正确安装：

import torch
print(torch.__version__)
print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available())

如果输出了PyTorch的版本号，并且CUDA可用（对于GPU版本），说明安装成功。

配置Jupyter Notebook使用PyTorch

你可以通过配置文件jupyter_notebook_config.py来指定Jupyter Notebook的行为，例如设置工作目录和内核名称等。

通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统下成功地将PyTorch与Jupyter Notebook集成，并在交互式环境中进行深度学习和机器学习实验。如果在安装过程中遇到问题，可以参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮助。