Jupyter Notebook 中ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘ 或者 No module named ‘torchvision’的解决办法

一时失言乱红尘 2023-10-12 12:14 6阅读 0赞

> 在本地的Anaconda启动jupyter，使用过程中，出现了ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘ 或者 No module named 'torchvision’，很明显缺少三方库，然后对应安装三方库。  
> 再次运行还是相同错误，到底什么问题呢？

## 找问题 ##

使用anaconda3安装了pytorch，在anaconda prompt中激活新创建的环境之后，import torch是没有问题的！  
但打开jupyter notebook 之后，import torch，又显示“No module named torch”。  
？？？？？  
这又怎么回事呢，我们知道Anaconda有多个 conda 虚拟环境，在使用jupyter notebook时需要使用其中的一个环境，但是其默认还是使用 base 环境。而我们base环境很有可能没安装对应的库，

那么

我们该怎么切换环境呢。

## 解决方法 ##

Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境，甚至可以是不同语言（例如 Julia 或 R）的解释器。

如何使用 conda 环境和 Jupyter 有三种方法：

#### 1. 在 conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核 ####

conda create -n my-conda-env   # creates new virtual env
    conda activate my-conda-env    # activate environment in terminal
    conda install jupyter     # install jupyter + notebook
    jupyter notebook       # start server + kernel

这种方法就是为每一个 conda 环境 都安装 jupyter。

Jupyter 将完全安装在 conda 环境中。不同版本的 Jupyter 可用于不同的 conda 环境

#### 2. 为 conda 环境创建特殊内核 ####

conda create -n my-conda-env    # creates new virtual env
    conda activate my-conda-env     # activate environment in terminal
    conda install ipykernel      # install Python kernel in new conda env
    ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel  # configure Jupyter to use Python kernel
    jupyter notebook      # run jupyter from system

只有 Python 内核会在 conda 环境中运行，系统中的 Jupyter 或不同的 conda 环境将被使用——它没有安装在 conda 环境中。

通过调用ipython kernel install将 jupyter 配置为使用 conda 环境作为内核.

#### 3. 使用 nb\_conda\_kernels 添加所有环境 ####

第二种方法其实有个缺点是，你新建一个环境，就要重复操作一次。

而这个方法就是一键添加所有 conda 环境：

conda activate my-conda-env    # this is the environment for your project and code
    conda install ipykernel
    conda deactivate
    
    conda activate base      # could be also some other environment
    conda install nb_conda_kernels
    jupyter notebook

注意：这里的 conda install nb\_conda\_kernels 是在 base 环境下操作的。

安装好后，打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦，点击随意切换。