Ubuntu下PyTorch與Jupyter Notebook集成方法

在Ubuntu下將PyTorch與Jupyter Notebook集成，可以讓你在交互式環境中進行深度學習和機器學習實驗。以下是詳細的步驟：

環境準備

1. 操作系統：確保你的Ubuntu系統是20.04 LTS或更高版本。
2. 硬件：建議使用NVIDIA GPU并安裝相應的NVIDIA驅動以支持CUDA加速。
3. 軟件：
   • Python 3.6及以上版本。
   • Jupyter Notebook。
   • PyTorch（建議使用最新版）。

安裝步驟

使用Anaconda安裝

1. 安裝Anaconda或Miniconda：

   • 下載并安裝Miniconda或Anaconda：Miniconda下載頁面 或 Anaconda下載頁面。

2. 創建并激活虛擬環境：

   conda create -n pytorch_env python=3.8
   conda activate pytorch_env
   

3. 安裝Jupyter Notebook：

   conda install -c conda-forge notebook
   

4. 安裝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
     

   請根據你的CUDA版本選擇合適的命令。

5. 啟動Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

使用pip安裝

1. 更新系統包列表：

   sudo apt update
   

2. 安裝必要的依賴項：

   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. 安裝Python3和pip（如果尚未安裝）：

   sudo apt install -y python3 python3-pip
   

4. 創建一個新的虛擬環境（可選）：

   python3 -m venv pytorch_env
   source pytorch_env/bin/activate
   

5. 安裝Jupyter Notebook：

   pip install notebook
   

6. 安裝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
     

   請根據你的CUDA版本選擇合適的命令。

7. 啟動Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

驗證安裝

在Jupyter Notebook中輸入以下代碼以驗證PyTorch是否已正確安裝：

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

如果輸出了PyTorch的版本號，并且CUDA可用（對于GPU版本），說明安裝成功。

配置Jupyter Notebook使用PyTorch

你可以通過配置文件jupyter_notebook_config.py來指定Jupyter Notebook的行為，例如設置工作目錄和內核名稱等。

通過以上步驟，你應該能夠在Ubuntu系統下成功地將PyTorch與Jupyter Notebook集成，并在交互式環境中進行深度學習和機器學習實驗。如果在安裝過程中遇到問題，可以參考PyTorch官方文檔或相關社區論壇尋求幫助。