如何在Jupyter Notebook中查看当前活跃的虚拟环境？

在 Jupyter Notebook 中，如果你使用的是 Python 的 conda 或 virtualenv 环境管理工具，你可以通过以下步骤来查看当前活跃的虚拟环境：

1. 首先，打开一个新的 Jupyter Notebook 会话或者运行 `jupyter notebook` 启动命令。
2. 在 Jupyter Notebook 的命令行界面（通常在终端或命令提示符窗口），你会看到类似于 `In :` 的提示。
3. 为了检查当前的激活环境，输入并执行以下命令：
- 如果使用 `conda`: 输入 `!conda info --current-environment`，然后按回车键。这将显示你所处的 conda 环境信息。
- 如果使用 `virtualenv`: 输入 `!which python`，回车后会显示 Python 的路径，该路径通常指示了虚拟环境。

注意：如果使用的是系统默认的 Python，而不是虚拟环境中的 Python，那么上述命令可能不会显示具体的虚拟环境信息。

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jupyter notebook使用已有的虚拟环境

### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用现有的 Python 虚拟环境

为了使已有的 Conda 或者其他类型的 Python 虚拟环境能够在 Jupyter Notebook 中被识别并正常使用，需遵循特定的操作流程来确保该环境中的库能够顺利加载。

对于基于 Conda 创建的虚拟环境：

- 假设有一个名为 `myenv` 的现有 Conda 环境希望集成至 Jupyter Notebook 使用，则应先激活此环境并通过命令安装必要的组件以支持其作为 Jupyter 内核运行。这可以通过执行以下指令实现[^1]：

conda activate myenv
pip install ipykernel ipython

随后，通过下面这条命令将当前活跃状态下的 Python 解释器注册成为可供 Jupyter Notebook 访问的一个新内核选项，并赋予易于辨识的名字以便于后续选择[^2]:

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

上述操作完成后，重新启动或刷新 Jupyter Notebook 页面，在新建文档时应该能看到新增加的那个带有自定义显示名称 (`Python (myenv)`) 的内核条目[^4]。

如果遇到 PyCharm 打开 `.ipynb` 文件后提示缺失某些依赖项的情况，即使这些包已经在对应的虚拟环境中成功安装过，可能是因为 IDE 并未正确关联到目标虚拟环境所致。此时应当核查项目设置里关于 Python 解释器的选择是否指向了预期使用的那个虚拟环境路径；另外还需确认所选内核确实对应着含有所需软件包的那个环境实例[^3]。

如何在Jupyter Notebook中导入PyTorch？

在Jupyter Notebook中导入PyTorch，你需要首先确保已经在当前会话中激活了包含PyTorch的Conda环境。以下是步骤：

1. 打开Jupyter Notebook，如果尚未激活特定的虚拟环境（如之前安装了PyTorch的环境），可以在Notebook的顶部菜单栏中点击 "Kernel" -> "Change kernel"，然后选择正确的环境（比如`torch_env`）。

2. 确认你在活跃的环境中，输入以下Python代码行来导入PyTorch：

import torch

这将加载整个PyTorch库及其相关的模块，包括张量处理、神经网络等功能。

如果你想导入特定模块，如`torchvision`，用于图像处理，只需要添加：

import torchvision

如果你在导入后想查看版本信息，可以执行：

print(torch.__version__)

这将会显示PyTorch的版本号。