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:

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/ :

PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备_第1张图片

版本 < 3.0 建议安装 TOC 扩展

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

TOC 目录效果如下:

PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备_第2张图片

创建 PyTorch 环境

# 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

如下检查 PyTorch 版本与 GPU 支持情况:

$ python - <

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

PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备_第3张图片

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:

PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备_第4张图片

或者 VS Code 安装 Jupyter 扩展进行浏览与编辑。

PyTorch 于 JupyterLab 的环境准备_第5张图片

注意:笔记右上角选择的 Kernel 应为 Python PyTorch

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