先看最终效果,在Pycharm中使用Jupyter,并配置自己的Conda环境
一、创建Conda环境
在Anaconda Prompt中创建一个新环境, 其中pytorch_gpu是conda的名字,可随意取名
激活该环境
若忘记了环境名称,可通过
来查看已创建的Conda
二、创建Jupyter内核
安装ipykernel库
创建jupyter内核,--name之后的参数为内核的名字,一般来说设置为 conda名_jupyter 的形式
三、Pycharm配置Jupyter
创建ipynb文件
四、测试
选择之前创建好的pytorch_gpu_jupyter内核。
因为作者在pytorch_gpu_jupyter中配置了pytorch环境,而默认内核(Python 3)是没有配置pytorch环境的,因此使用默认内核则会出现No module Error
更换内核后,测试成功文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-431177.html
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