文章目录

一、创建深度学习 Conda 虚拟环境
二、安装 Pytorch-Gpu
三、安装 PyTorch Geometric
四、安装 Sklearn
五、Jupyter 配置
- 5.1 将虚拟环境加入内核
- 5.2 插件配置
- 5.3 主题、字体、字号配置

假设你已经安装了Anaconda3（最新Anaconda3的安装配置及使用教程（详细过程））

假设你已经配置好了cuda和cudann环境（pytorch gpu版本的最全安装教程，含环境配置、CUDA（百度云下载）安装程序失败解决方案）

一、创建深度学习 Conda 虚拟环境

在base环境下，创建python版本为3.9.16的，名为dl_pytorch的虚拟环境

conda create --name dl_pytorch python=3.9.16

在这里插入图片描述

进入dl_pytorch环境

conda activate dl_pytorch

查看环境中的python版本

python

最后按ctrl+z退出python

在这里插入图片描述

到这里，深度学习的虚拟环境就初步搭建好啦！

二、安装 Pytorch-Gpu

去这个网站下载Pytorch相关的轮子（我试了很多方法，其他方法安装完后GPU总是不可用，用轮子安装一次成功！）：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

在这里插入图片描述

下载好轮子之后，在虚拟环境中按照顺序执行下面的命令安装（注意换成你的轮子路径 pip install 你的.whl文件地址）

下面是我安装时候的命令（仅供参考）:

pip install D:\WSKH\Package\Python\pytorch\torch-1.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install D:\WSKH\Package\Python\pytorch\torchvision-0.14.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install D:\WSKH\Package\Python\pytorch\torchaudio-0.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

安装完成，进行测试

python

import torch

torch.cuda.is_available()

torch.cuda.get_device_name(0)

torch.rand(3, 3).cuda()

在这里插入图片描述

如果显示和上图一样，那么你也大功告成了！

三、安装 PyTorch Geometric

注意：千万不要直接pip install 去安装这个库！！！否则很可能会有问题！！！

进入这个GitHub网址： https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric

进入页面后往下滑，找到如下图所示的字样，点击here
在这里插入图片描述

选择你电脑中已经安装的torch版本（一定要和你已经安装的torch版本一致），我安装的是torch-1.13.1+cu117，所以就选下图红框中的了

在这里插入图片描述

怎么查看torch版本？

pip show torch

在这里插入图片描述

选择完正确的torch版本后，会进入下面的界面，一共有4个不同的.whl文件，每一种选一个符合你的版本下载即可

例如：torch_cluster-1.5.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl 指的是python为3.6的windows版本

在这里插入图片描述
我的电脑是windows的，前面创建的环境的python版本为3.9.16，所以我下载的四个包如下图所示：

在这里插入图片描述

下载好之后，直接pip install 你的.whl文件地址

下面是我安装时候的命令（仅供参考）:

pip install D:\WSKH\Package\Python\pyg\torch_cluster-1.6.0+pt113cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install D:\WSKH\Package\Python\pyg\torch_scatter-2.1.0+pt113cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install D:\WSKH\Package\Python\pyg\torch_sparse-0.6.16+pt113cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

pip install D:\WSKH\Package\Python\pyg\torch_spline_conv-1.2.1+pt113cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

最后，一定要等上面四步完成之后，再执行下面的操作

pip install torch-geometric

在这里插入图片描述

至此，Pyg 安装完毕！下面进行测试（下面的代码需要安装 networkx 和matplotlib 库，这两个库直接 conda install 安装即可）：

conda installl matplotlib

conda install networkx

import os
from torch_geometric.datasets import KarateClub
from torch_geometric.utils import to_networkx
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


# 画图函数
def visualize_graph(G, color):
    plt.figure(figsize=(7, 7))
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    nx.draw_networkx(G, pos=nx.spring_layout(G, seed=42), with_labels=False,
                     node_color=color, cmap="Set2")
    plt.show()


# 画点函数
def visualize_embedding(h, color, epoch=None, loss=None):
    plt.figure(figsize=(7, 7))
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    h = h.detach().cpu().numpy
    plt.scatter(h[:, 0], h[:, 1], s=140, c=color, cmap="Set2")
    if epoch is not None and loss is not None:
        plt.xlabel(f'Epoch:{epoch},Loss:{loss.item():.4f}', fontsize=16)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    # 不加这个可能会报错
    os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

    dataset = KarateClub()
    print(f'Dataset:{dataset}:')
    print('=' * 30)
    print(f'Number of graphs:{len(dataset)}')
    print(f'Number of features:{dataset.num_features}')
    print(f'Number of classes:{dataset.num_classes}')

    print('=' * 30)
    data = dataset[0]
    # train_mask = [True,False,...] ：代表第1个点是有标签的，第2个点是没标签的，方便后面LOSS的计算
    print(data)  # Data(x=[节点数, 特征数], edge_index=[2, 边的条数], y=[节点数], train_mask=[节点数])

    G = to_networkx(data, to_undirected=True)
    visualize_graph(G, color=data.y)

输出：

Dataset:KarateClub():
==============================
Number of graphs:1
Number of features:34
Number of classes:4
==============================
Data(x=[34, 34], edge_index=[2, 156], y=[34], train_mask=[34])

在这里插入图片描述

四、安装 Sklearn

conda install scikit-learn

安装完后，执行 pip show scikit-learn 查看版本

在这里插入图片描述

五、Jupyter 配置

5.1 将虚拟环境加入内核

在 base 环境安装 nb_conda_kernels（这里可以用conda安装，我试了ok）

conda install nb_conda_kernels

进入 dl_pytorch 虚拟环境，安装 ipykernel（注意：这里我是pip安装，网上大部分教程都是conda安装，但是我实际操作下来，每次conda安装完，再conda info、install等都会报错，试了七八次都是这样，所以最后尝试了pip，结果就成功了）

pip install ipykernel

然后启动 jupyter，就能看到 conda 虚拟环境了

在这里插入图片描述

5.2 插件配置

具体操作可以参考博客：

推荐10个好用到爆的Jupyter Notebook插件，让你效率飞起
Jupyter Notebook的16个超棒插件！

不过需要注意的是，操作都在 base 环境下进行，并且pip install最好改成 conda install，实在不行再 pip install

5.3 主题、字体、字号配置

参考博客：

Jupyter Notebook如何修改主题、字体、字号？分分钟搞定！！！

注意：如果你没有C:\Users\user.jupyter\custom\custom.css文件夹，自己手动创建一个就好。

分享一下我的 custom.css

/* Body */
/* #notebook-container {
    width: 60%
} */

/* Markdown */
div#notebook {
    font-family: san francisco, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei";
    line-height: 20px;
    -webkit-font-smoothing: antialiased !important;
}

/* Markdown - h2 */
div#notebook h2 {
    color: #007aff;
}

/* Markdown - quote */
div#notebook blockquote{
    background-color: #f8f8f8;
    color: #505050;
    padding: 8.5px;
    margin: 0.5em -0.5em 0.5em -0.4em;
}

/* Markdown - code in paragraph */
div#notebook p code, div#notebook li code {
    font-family: Consolas, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei";
    font-size: 1em !important;
    color: #111111;
    border: 0.5px solid #cfcfcf;
    border-radius: 2px;
    background-color: #f7f7f7;
    padding: .1em .2em;
    margin: 0px 2px;
}

/* Markdown - code */
div.text_cell_render pre {
    border: 1px solid #cfcfcf;
    border-radius: 2px;
    background: #f7f7f7;
    line-height: 1.21429em;
    padding: 8.5px;
    margin: 0.5em -0.5em 0.5em -0.4em;
}
div.text_cell_render code {
    background: #f7f7f7;
}

/* Code */
div.CodeMirror pre {
    font-family: Consolas, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei";
    font-size: 11pt;
    line-height: 140%;
    -webkit-font-smoothing: antialiased !important;
}

/*这里修改的是Code里的方字大小*/
pre.CodeMirror-line{
	font-family: Consolas, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei" !important;
	font-size: 16px !important;
	line-height: 140%;
 } 

/* Code - output */
div.output pre {
    font-family: Consolas, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei";
    line-height: 20px;
    -webkit-font-smoothing: antialiased !important;
}

/* Code - comment */
span.cm-comment {
    font-family: Consolas, "PingFangSC-Medium", "Microsoft YaHei" !important;
    font-style: normal !important;
}



/* Code - highlighting (grade3)*/
.cm-s-ipython .CodeMirror-cursor {
    border-left: 1px solid #ff711a !important;
}
.cm-s-ipython span.cm-comment {
    color: #8d8d8d;
    font-style: italic;
}
.cm-s-ipython span.cm-atom {
    color: #055be0;
}
.cm-s-ipython span.cm-number {
    color: #ff8132;
}
.cm-s-ipython span.cm-property {
    color: #303030;
}
.cm-s-ipython span.cm-attribute {
    color: #303030;
}
.cm-s-ipython span.cm-keyword {
    color: #713bc5;
    font-weight: bold;
}
.cm-s-ipython span.cm-string {
    color: #009e07;
}
.cm-s-ipython span.cm-meta {
    color: #aa22ff;
}
.cm-s-ipython span.cm-operator {
    color: #055be0;
}
.cm-s-ipython span.cm-builtin {
    color: #e22978;
}
.cm-s-ipython span.cm-variable {
    color: #303030;
}
.cm-s-ipython span.cm-variable-2 {
    color: #de143d;
}
.cm-s-ipython span.cm-variable-3 {
    color: #aa22ff;
}
.cm-s-ipython span.cm-def {
    color: #e22978;
    font-weight: bold;
}
.cm-s-ipython span.cm-error {
    background: rgba(191, 97, 106, .40);
}
.cm-s-ipython span.cm-tag {
    color: #e22978;
}
.cm-s-ipython span.cm-link {
    color: #ff8132;
}
.cm-s-ipython span.cm-storage {
    color: #055be0;
}
.cm-s-ipython span.cm-entity {
    color: #e22978;
}
.cm-s-ipython span.cm-quote {
    color: #009e07;
}
div.CodeMirror span.CodeMirror-matchingbracket {
    color: #1c1c1c;
    background-color: rgba(30, 112, 199, .30);
}
div.CodeMirror span.CodeMirror-nonmatchingbracket {
    color: #1c1c1c;
    background: rgba(191, 97, 106, .40) !important;
}
.cm-s-default .cm-hr {
    color: #055be0;
}