jupyter中torch库的安装与虚拟环境的搭建方式
创建环境
打开Anaconda Prompt（在开始菜单中找到Anaconda文件夹，并打开Anaconda Prompt）
创建一个新的虚拟环境，例如名为“pytorch”的环境，并指定Python版本为3.7或3.9。
你可以使用以下命令创建环境：
conda creat --name pytorch_env python=3.9
代码：conda create -n pytorch python=3.9配置清华的PyTorch镜像源
代码：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes
激活新创建的环境
代码：
conda activate pytorch
查找自己电脑对应的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。（重要）
查看你的电脑上CUDA的版本。
在Anaconda Prompt中输入以下命令：nvidia-smi（右上角CUDA就是我们查找的数据11.6）
代码：
nvidia-smi
在pytroch官网（PyTorch）上查找对应的PyTorch版本
点击左下角的Previous versions of PyTorch（找到对应的)
下载等待及问题
将上面代码输入后的反馈：
后面输入y后进入下载等待：
后面漫长，如果中途退出，不会报错，可以重新进入环境，继续下载，输入2中的代码：
检验并安装内核
检验pytorch环境是否安装完毕：
代码：
conda activate pytorch
安装内核：安装ipykernel，它是一个可以让你管理 IPython 内核的软件包
代码：
pip install ipykernel
中途可能会出现一些红色报错，问题出在你试图安装ipykernel时，pip的依赖解析器发现matplotlib有几个依赖包没有被安装，它们分别是cycler、fonttools和kiwisolver。
matplotlib是一个绘图库，它依赖这些包来正常工作。但内核已经安装完成。用pip install安装即可。
如果你之前安装过ipykernel想要改变它的位置，可以进行如下操作，再次安装。
代码：
jupyter kernelspec uninstall mykernel
如果你要检查是否安装成功，可以使用pip list
将内核与python绑定
然后将内核与python进行绑定。
通常我们不会使用 ipkernel 这个名称来创建自定义内核，因为 ipykernel 是 ipython 项目的官方内核。
可以选择一个更有描述性的名称来代替 mykernel，比如 myenvkernel，其中 myenv 是你的虚拟环境的名称。
代码：
python -m ipykernel install --user --name=myenvkernel
打开你的jupyter Notebook创建一个新的python文件
点击右上角的Python3(我的这里是Python3(ipykernel))，将环境更换为myenvkernel
最后运行import torch看是否能成功调用该库
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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