( 命令行前有 (d2l) ,说明环境激活成功) 6 pytorch如今可以支持M1芯片进行GPU计算,下载对应的pytorch, 输入conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 7 下载 d2l 包方法 7.1 输入网址https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/d2l
根据李沐 pytorch讲解,需要安装一个d2l包,安装过程如下 1、下载whl :https://www.cnpython.com/pypi/d2l/dl-d2l-0.15.1-py3-none-any.whl 2、切换到虚拟环境(d2l),将下载的文件保存到 该虚拟环境下 Lib\site-packages,然后在终端运行 3、查看该虚拟环境下已经安装的包,conda list,检查是否成功安装...
如果用3.10或者更高版本,再安装d2l包的时候容易翻车(本身这个依赖集是包含了不少内容,比如jupyter notebook,numpy,matplotlib),这些库对依赖版本要求比较严格,尤其是matplotlib,如果版本不配套,运行时容易各种报错 pytorch版本可以稍高一些(2.0也行),而且建议再d2l前执行安装 安装pytorch时,本身会连同一些其他依赖(比如num...
如果用3.10或者更高版本,再安装d2l包的时候容易翻车(本身这个依赖集是包含了不少内容,比如jupyter notebook,numpy,matplotlib),这些库对依赖版本要求比较严格,尤其是matplotlib,如果版本不配套,运行时容易各种报错 pytorch版本可以稍高一些(2.0也行),而且建议再d2l前执行安装 安装pytorch时,本身会连同一些其他依赖(比如num...
安装d2l包,我们直接在终端中运行pip3 install d2l命令即可安装d2l,安装d2l包的同时还会安装d2l所对应前置的numpy,pandas,matplotlib的相应版本。安装完后在终端输入jupyter notebook,打开笔记本后新建一个代码文件,检查安装是否成功。 第一行先引入torch包,第二行打印cuda是否可用,第三行打印gpu和驱动相关信息...
在PyCharm中使用d2l包(PyTorch版)时,有时会在Jupyter命令中遇到报错。这可能是由于环境配置不当或包依赖问题导致的。下面是一些解决这个问题的建议: 检查Python环境:确保你在PyCharm和Jupyter中使用的Python环境是一致的。如果你在PyCharm中使用了虚拟环境,请确保在Jupyter中也使用了相同的虚拟环境。 安装依赖包:确保你...
pycharm里边安装不上d2l包。按以下步骤操作即可成功解决。 1、首先查看现在pycharm所在的环境 File—> settings,然后如下图所示:主要看黄框里的。我这里是自己创建的pytorch虚拟环境。每个人创建的虚拟环境不一样,所以要看黄框里的你的是什么虚拟环境。
《动手学深度学习》（pytorch版本）中需要加载d2lzh_pytorch 包，其中d2lzh里的l是小写字母，不是数字1，下面是安装方法：如果忘记了虚拟环境在哪，可用win + R 输入cmd，调出控制台，输入conda env list 查看现有的虚拟环境及路径。
安装pytorch的过程可能很慢,可以考虑挂梯或换国内的镜像源。 之后,安装d2l包。在命令行中执行如下命令: `pip install d2l 安装完成后,环境配置就结束了。 4.运行测试 首先去《动手学深度学习》官网下载课程文件,解压在合适合适的位置(路径中不要有中文和空格) ...
1、⾸先查看现在pycharm所在的环境 2、打开Anaconda Prompt 3、激活现在的虚拟环境 4、安装d2l包 5、原因分析和⼼得体会，可以不看。总结 pycharm⾥边安装不上d2l包。按以下步骤操作即可成功解决。1、⾸先查看现在pycharm所在的环境 File—> settings，然后如下图所⽰：主要看黄框⾥的。我这⾥是⾃...