【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

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先看最终效果,在Pycharm中使用Jupyter,并配置自己的Conda环境

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter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

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

激活该环境

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

若忘记了环境名称,可通过

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

来查看已创建的Conda 

二、创建Jupyter内核

安装ipykernel库

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

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 

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

三、Pycharm配置Jupyter

创建ipynb文件

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

四、测试

选择之前创建好的pytorch_gpu_jupyter内核。

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

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 

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境

 更换内核后,测试成功

【Pycharm配置】在Pycharm中配置Jupyter环境文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-431177.html

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