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  • 关于安装李沐深度学习d2l包报错的解决办法(保姆教程)


    目录:d2l包安装失败的解决过程

    • 前言
    • 一、李沐提供的安装方式
      • 1. 创建一个新的环境
      • 2. 激活 d2l 环境
      • 3. 安装深度学习框架和d2l软件包
        • 3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本
        • 3.2 安装d2l包
    • 二、安装报错
    • 三、解决办法
    • 四、检验是否安装成功

    前言

    因为换了新电脑,所以环境都是从零开始配置,但是在安装李沐深度学习里常用的d2l包的时候,确实频繁报错。

    这里总结一下我的报错原因,希望大家在遇到bug的时候能够从容面对。

    一、李沐提供的安装方式

    1. 创建一个新的环境

    conda create --name d2l python=3.8 -y
    
    • 1

    2. 激活 d2l 环境

    conda activate d2l
    
    • 1

    3. 安装深度学习框架和d2l软件包

    在安装深度学习框架之前,请先检查你的计算机上是否有可用的GPU。 例如,你可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装CUDA。 如果你的机器没有任何GPU,没有必要担心,因为你的CPU在前几章完全够用。 但是,如果你想流畅地学习全部章节,请提早获取GPU并且安装深度学习框架的GPU版本。

    3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本

    pip install torch==1.11.0
    pip install torchvision==0.12.0
    
    • 1
    • 2

    3.2 安装d2l包

    pip install d2l==0.17.5
    
    • 1

    二、安装报错

    但是按照上面的安装流程,后面会频繁报错,因为有些包下载不下来,网速很慢。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    换国内源也没用:

    在这里插入图片描述
    一时之间陷入两难的境地!

    三、解决办法

    我们去d2l包的官方网站,然后将包下载下载,放到环境路径下,然后再选择安装。

    d2l的官方网站为:

    https://www.cnpython.com/pypi/d2l/download
    
    • 1

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    下载下来即可,我下载后的位置为:

    D:\Anaconda\envs\PyTorch
    
    • 1

    cd 到本地d2l的文件目录:

    在这里插入图片描述
    然后运行下列命令进行安装:

    pip install d2l-0.15.1-py3-none-any.whl
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    可以看到,下载速度很快!

    在这里插入图片描述

    最终,安装成功!

    四、检验是否安装成功

    运行命令:

    conda list
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    可以看到,顺利安装成功!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127795541
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