References: https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html

0 基本环境安装

创建python的虚拟环境

conda create -n deeplearning python=3.8

打开python环境

conda activate deeplearning

安装pythorch 的cpu 或 Gpu版本,首先要查看cuda的版本,在命令行中输入nvidia-smi,我查询的cuda版本是11.4

到pytorch官网选择对应的cuda安装版本:

cuda python3.6下载 cuda跑python_cuda python3.6下载

pytorch安装成功后,在命令行输入以下代码验证:

点击查看代码

python
import torch
torch.cuda.is_available()

cuda python3.6下载 cuda跑python_python_02


导入d2l包:

点击查看代码

conda activate d2l
pip install d2l=0.17.5

1 Jupyter notebook 管理的配置

1.1 内核管理

安装内核管理包:conda install ipykernel

添加要管理的内核环境,d2l是环境名,其余部分不用改变:python -m ipykernel install --user --name d2l --display-name d2l

查看正在管理的内核列表:

jupyter kernelspec list

cuda python3.6下载 cuda跑python_命令行_03


内核切换:

cuda python3.6下载 cuda跑python_cuda python3.6下载_04

1.2 路径管理

jupyter notebook 与 vscode等代码开发环境类似,这里只是对jupyter默认启动的工作目录进行了配置。

查看配置文件所在位置:jupyter-notebook --generate-config

cuda python3.6下载 cuda跑python_cuda python3.6下载_05


打开配置文件,更改以下部分,添加路径到其中:

cuda python3.6下载 cuda跑python_配置文件_06