【Dive into Deep Learning动手学深度学习】深度学习环境准备笔记

目录

• 前言
• miniconda
• • 安装miniconda
  • miniconda的使用
  • 镜像源
• 安装深度学习框架Pytorch和d2l软件包
• PyCharm使用miniconda建立的环境
• 结语

前言

Hello！
非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～
 
自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称：海轰
标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研。
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
 
唯有努力💪
 

知其然 知其所以然！

miniconda 安装miniconda

前往官网

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

选择自己系统的安装包下载即可

这里海轰选择的是 macos Python3.7版本 pkg

下载好后，直接安装

查看miniconda是否安装完成

打开终端 输入

conda -V
// 或
conda --version

出现版本信息说明安装成功

miniconda的使用

检查更新当前conda环境

// 进入conda时使用 不要进入虚拟环境后再更新
conda update conda

查看已安装的软件包

conda list

查看已存在的一些虚拟环境

conda env list

启动一个虚拟环境

conda activate test_env
// test_env 是环境名称

关闭虚拟环境

conda deactivate

安装包

conda install **
// 
pip install **
// 
pip3 install **

镜像源

• 阿里 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
• 豆瓣 https://pypi.douban.com/simple/

安装深度学习框架Pytorch和d2l软件包

进入一个miniconda中的一个虚拟环境

使用下面命令安装对应的PyTorch的CPU或GPU版本：

pip install torch==1.10.2
pip install torchvision==0.11.3

使用下面命令按照d2l包

pip install d2l==0.17.4

若提示缺少numpy==1.22.2的版本 则使用pip3进行安装
若依然提示 使用pip install d2l or pip3 install d2l
海轰也是提示错误，后面试了几次，发现用pip3 install d2l安装好了

PyCharm使用miniconda建立的环境

打开PyCharm中的一个项目

软件右上方设置按钮 点击Preferences...

找到Python Interpreter

选择Python的环境（这里海轰已经设置好了） - 点击"show all"

找到在miniconda中创建的虚拟环境 确认即可

这时PyCharm使用的就是miniconda创建的虚拟环境啦

若需要使用Jupyter

在页面最下方找到Terminal

输入jupyter notebook

就可以在jupyter中打开当前项目

结语

学习资料：http://zh.d2l.ai/

文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正