如何在jupyter notebook中检测pytorch是否成功

安装了 PyTorch 后，可以在 Jupyter Notebook 中运行以下代码来检测 PyTorch 是否成功安装：

import torch

print(torch.__version__)

if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available')
else:
    print('CUDA is not available')

如果输出了 PyTorch 的版本号和 CUDA 是否可用的信息，则说明 PyTorch 安装成功。

相关问题

jupyter notebook有哪些库

在jupyter notebook中可以通过以下方式安装第三方库：!pip install 第三方库名称。常用的库包括但不限于：
1. NumPy：提供了一系列适应于数组的排序方法，包括 sort()、 argsort()、 lexsort()、 partition()、sorted()等。
2. Pandas：提供了数据分析和处理的工具，包括数据读取、数据清洗、数据转换、数据合并等。
3. Matplotlib：提供了绘制图表的工具，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。
4. Scikit-learn：提供了机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类、降维等。
5. TensorFlow：提供了深度学习算法的实现，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6. Keras：提供了深度学习算法的高级封装，使得深度学习算法的实现更加简单易用。
7. PyTorch：提供了深度学习算法的实现，支持动态图和静态图两种模式。
8. OpenCV：提供了计算机视觉的工具，包括图像处理、目标检测、人脸识别等。
9. Seaborn：提供了更加美观的图表绘制工具，可以与Matplotlib结合使用。
10. NLTK：提供了自然语言处理的工具，包括分词、词性标注、命名实体识别等。

jupyter和PyTorch关系

Jupyter和PyTorch是两个完全不同的工具，但它们可以在数据科学和机器学习领域中相互配合使用。

Jupyter是一个交互式的开发环境，它可以让你在一个网页浏览器中编写、运行和共享代码。你可以使用Jupyter来创建和编写数据分析、机器学习和深度学习的代码，同时还可以将代码、文本和可视化结果结合在一起，以便更好地展示和共享你的工作。Numpy、Pandas、MatPlotLib和Scikit-Learn等库都是常用的Python库，在Jupyter中广泛使用来进行数据处理、可视化和建模。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持深度学习任务。它被广泛用于构建和训练神经网络模型，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等任务。PyTorch具有灵活的设计和易用性，使得它成为深度学习研究和应用的首选框架之一。在使用PyTorch进行深度学习任务时，你可以使用NVIDIA GPU系列技术来加速计算，其中包括CUDA编程和与PyTorch的集成。此外，你可以使用OpenCV来处理图像和视频数据，以及使用PyTorch提供的教程来学习和使用这个框架。

综上所述，Jupyter和PyTorch虽然是不同的工具，但它们可以相互配合使用，使得你能够更加方便地进行数据分析、机器学习和深度学习的工作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [jupyter notebook与pytorch](https://blog.csdn.net/m0_67877471/article/details/124414396)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [NVIDIA CUDA编程指南/opencv教程/pytorch教程（中文版）](https://download.csdn.net/download/m0_73878864/88265083)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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