在Jupyter Notebook中使用PyTorch可以大幅提升深度学习实验效率，以下是关键操作方式：
1. 环境配置 🛠️
- 安装PyTorch：
!pip install torch或通过PyTorch官方安装指南选择适合的版本 - 验证安装：在Jupyter中运行
import torch; print(torch.__version__) - 安装Jupyter扩展：
!pip install jupyter_contrib_nbextensions
2. 交互式训练 📈
- 使用
torch.utils.data.DataLoader实现批量数据加载 - 通过
torch.nn构建神经网络模型 - 利用Jupyter的内联绘图功能：
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,1])
3. 可视化工具 🧪
- 安装TensorBoard：
!pip install tensorboard - 在Jupyter中启动：
%load_ext tensorboard - 使用
torch.utils.tensorboard.SummaryWriter记录训练过程
Jupyter_PyTorch_交互
4. 高级技巧 🔧
- 使用
torch.jit进行模型编译优化 - 通过
ipywidgets创建交互式控件：from ipywidgets import IntSlider slider = IntSlider(description='学习率:', min=0.001, max=0.1, step=0.01) - 启用Jupyter的自动补全功能：
from IPython.core.completer import IPCompleter IPCompleter.use_readline = True