先看最终效果，在Pycharm中使用Jupyter，并配置自己的Conda环境

一、创建Conda环境

在Anaconda Prompt中创建一个新环境， 其中pytorch_gpu是conda的名字，可随意取名

激活该环境

若忘记了环境名称，可通过

来查看已创建的Conda 

二、创建Jupyter内核

安装ipykernel库

创建jupyter内核，--name之后的参数为内核的名字，一般来说设置为 conda名_jupyter 的形式 

三、Pycharm配置Jupyter

创建ipynb文件

四、测试

选择之前创建好的pytorch_gpu_jupyter内核。

因为作者在pytorch_gpu_jupyter中配置了pytorch环境，而默认内核(Python 3)是没有配置pytorch环境的，因此使用默认内核则会出现No module Error 

 更换内核后，测试成功