jupyter notebook指定显卡

可以通过设置环境变量来指定使用的显卡。具体步骤如下：

1. 打开终端，输入以下命令，查看当前可用的显卡：

   nvidia-smi

2. 找到需要使用的显卡的编号，例如编号为 1。

3. 设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`，将需要使用的显卡编号作为参数，例如：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

4. 启动 jupyter notebook，即可使用指定的显卡。

相关问题

jupyter notebook安装torch'

1. 安装Anaconda

首先，需要安装Anaconda。Anaconda是一个Python和R数据科学的开源发行版，包含了很多科学计算和数据分析的库。

可以从以下链接下载对应操作系统的Anaconda安装包：https://www.anaconda.com/products/distribution

2. 创建conda虚拟环境

在安装torch之前，建议在Anaconda中创建一个新的conda虚拟环境。这样可以隔离不同版本的库和环境，避免冲突。

在命令行中输入以下命令来创建一个名为torch的conda虚拟环境：

conda create --name torch python=3.7

其中，torch是虚拟环境的名称，python=3.7指定了Python的版本号。

3. 激活conda虚拟环境

创建完虚拟环境后，需要激活虚拟环境。在命令行中输入以下命令：

conda activate torch

这样就进入了名为torch的conda虚拟环境，接下来安装torch。

4. 安装PyTorch

可以在PyTorch官网上查找对应版本的安装命令，例如安装PyTorch 1.9.0，可以在官网上找到以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

其中，cudatoolkit指定了CUDA的版本号，需要根据自己的显卡配置来选择。

执行完上述命令后，PyTorch就安装完成了。

5. 验证安装

可以在jupyter notebook中输入以下代码来验证PyTorch的安装：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出了当前安装的PyTorch版本号，说明安装成功。

jupyter中使用显卡

在jupyter中使用显卡，可以通过以下方法来实现。

首先，你需要确保你的机器上已经安装了相应的GPU驱动和CUDA。这是因为在使用显卡之前，你需要正确地配置环境以支持使用GPU。

接下来，在你的jupyter notebook中，你可以使用torch.cuda.set_device()函数来指定使用哪个GPU设备。例如，如果你想使用第三块GPU，可以使用以下代码来设置：

import torch
torch.cuda.set_device(3)

这样，你的jupyter notebook就会使用第三块GPU来执行相应的计算任务了。需要注意的是，这个方法只适用于使用PyTorch库进行GPU计算的情况。如果你使用的是其他深度学习库，可能需要查阅相应的文档来了解如何在jupyter中使用显卡。

另外，需要注意的是，上述方法是基于在vscode上运行jupyter notebook的情况。如果你在浏览器中运行jupyter notebook，可能需要尝试其他方法来指定使用显卡。

总之，通过使用torch.cuda.set_device()函数，你可以在jupyter中指定使用显卡来进行GPU计算。这将有助于提高计算效率和速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>