安装李沐深度学习d2l包报错解决方法

最新推荐文章于 2025-09-18 01:37:53 发布
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#深度学习 #人工智能

本文介绍了如何从官方网站下载并使用pip安装名为d2l的Python包，步骤包括下载文件到环境路径，切换目录，然后通过pip安装并验证包是否成功。
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跟着李沐学AI（动手学深度学习 PyTorch版）学习笔记——03安装（环境配置d2l、pytorch）（python3.7版本+Windows+各种问题解决措施）
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跟着李沐学AI（动手学深度学习 PyTorch版）学习笔记——03安装（python3.7版本+Windows+各种问题解决措施）
d2l配置环境时的报错：raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._.ReadTimeo
imblackcat的博客
03-01 392
【代码】d2l下载pytroch时的报错：raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._.ReadTimeo。
Transformer革命：自注意力机制如何重塑AI
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09-18 883
你还在为循环神经网络处理长文本时的效率低下而困扰吗？当传统序列模型在长距离依赖问题面前束手无策时，Transformer架构以其革命性的自注意力机制彻底改变了AI处理序列数据的方式。本文将带你深入理解D2L项目中的Transformer核心创新，掌握自注意力机制的工作原理，以及如何在实际应用中发挥其强大能力。读完本文，你将能够： - 解释Transformer架构相较于RNN的本质优势 - 拆解自...
pip install d2l提示ERROR: Could not build wheels for pandas
weixin_44963137的博客
12-21 6351
解决pip install d2l失败
pip安装d2l失败：error: subprocess-exited-with-error
qq_63075864的博客
12-08 1055
可能是版本不兼容问题吧，我换个d2l版本下载就成功了。
解决 pip install d2l 出现 error: subprocess-exited-with-error 错误的方法
Yn312的博客
09-17 900
通过上述步骤，您应该能解决时出现的错误。核心原因是setuptools 版本不兼容，通过降级到稳定版本（如 69.0.0）即可修复。如果问题仍未解决，请提供完整的错误日志以便进一步诊断（如使用生成详细输出）。加粗样式。
已解决！李沐深度学习pip install d2l提示ERROR: Could not build wheels for pandas
weixin_46031067的博客
08-16 1738
遇到这个问题后选择在下载d2l的whl文件到本地安装，安装成功，但是由于版本太低导致一些函数用不了，在使用train_ch3时报错。于是我尝试下载和书上配套的0.17.6版本到本地进行安装，但是还是报标题所示的问题，于是尝试下载pandas的whl文件到本地安装。在这个环境下重新下载所需要的d2l，torch以及torchvision问题就得到解决。在Anconda中创建虚拟环境设置为python3.9。
关于安装李沐深度学习d2l包时出现的报错及解决方法
Leolanck的博客
07-17 4573
安装d2l总是出现大片红色报错，我的一些解决经验
Mac M1芯片安装李沐深度学习包d2l
qq_22472047的博客
05-30 3703
踩了无数坑，总结出来的 首先安装miniforge,注意miniforge的版本，这里有很多教程，可以搜索mac M1 miniforge安装 然后创建虚拟环境： conda create -n d2l python=3.8 conda info --env conda activate d2l 安装torch，torchvision等包 conda install pytorch torchvision -c pytorch 在尝试安装d2l时： pip install d2l 出
跟着李沐老师学习深度学习（十三）
weixin_53318497的博客
02-20 1209
门循环单元GRU# 从零开始实现# 初始化模型参数W_xz, W_hz, b_z = three() # 更新门参数W_xr, W_hr, b_r = three() # 重置门参数W_xh, W_hh, b_h = three() # 候选隐状态参数# 输出层参数# 附加梯度# 定义模型# 定义隐状态的初始化函数# 返回一个形状为（批量大小，隐藏单元个数）的张量，张量的值全部为零。# 定义门控循环单元模型H, = state# 训练与预测。
【d2l包】关于李沐《动手学深度学习》中的AttributeError: module ‘d2l.torch‘ has no attribute ‘train_ch3‘问题
weixin_50593821的博客
12-23 7401
一行pip命令解决d2l报错~
解决pip install d2l失败的问题
Momentum
08-21 9495
rt
安装d2l报错： ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pandas)
m0_62625775的博客
08-17 1769
解决办法输入：pip install d2l==0.17.0。问题：在安装d2l包时报错，如下。原因：未指定d2l版本。
安装d2l包出现的所有问题
2301_79327467的博客
04-17 1618
在使用Anaconda创建虚拟环境中安装d2l库会遇到不少问题，或许因为本人windows使用中文用户名，出现的问题更多了些，最终解决库的安装和导入问题，希望有帮助。
d2l的运行时运行失败
qq_62904883的博客
08-17 1131
学习动手学深度学习的时候遇到了d2l这个包没有下载的问题,在这里总结一下
李沫深度学习d2l报错,d2l has no attribute等错误
weixin_54583561的博客
02-01 3213
我自己是mac环境,用的jupyter,报错的主要原因是d2l的版本不兼容,必须要用d2l中的tourch包导入,即from d2l import torch as d2l,不能直接import d2l。之后安装d2l 0.17.5版本 命令:pip install d2l==0.17.5 --user。如果版本不对,需要卸载该版本,建议0.17.5版本,命令:pip uninstall d2l。有时候如果安装失败出现错误,可以尝试清理下pip缓冲,命令:pip cache purge。
李沐《动手学深度学习》d2l——安装和使用
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梁小憨憨的博客
09-06 4万+
今天想要跟着沐神学习一下循环神经网络，在跑代码的时候，d2l出现了问题，这里记录一下解决的过程，方便以后查阅。
d2l@动手学深度学习@pytorch名称和d2l包的搭配安装问题#@save修饰符@在线运行notebook和免费算力
xuchaoxin1375的博客
03-23 7095
summarytorchtorchaudio从上面的介绍来看,torch是必备的,但是后两者作为功能扩展的增强包License:安装 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)d2l 第2版中,提示的方式安装PyTorch的CPU或GPU版本：下面提供的时cpu版本(不涉及CUDA的安装)
李沐AI人工智能00
2301_80142503的博客
01-18 1036
课程论坛讨论:https://discuss.d2l.ai/c/16·Pytorch论坛:https://discuss.pytorch.org/课程主页:https://courses.d2l.ai/zh-v2。教材:https://zh-v2.d2l.ai/我的torch版本：pipshowtorch。
安装李沐d2l
05-18
### 如何安装李沐的d2l教程 #### 1. 创建并激活虚拟环境 为了确保安装过程顺利以及避免与其他项目冲突，建议先创建一个新的Conda虚拟环境。通过以下命令完成： ```bash conda create -n d2l_env python=3.8 conda activate d2l_env ``` 这一步可以有效隔离依赖项，减少潜在问题的发生[^1]。 --- #### 2. 安装PyTorch 由于李沐的《动手学深度学习》主要基于PyTorch框架，因此需要先安装合适的版本。可以通过官方推荐的方式进行安装： 对于CUDA支持的GPU设备： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 如果仅需CPU版，则执行以下命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 确认PyTorch已成功安装并通过测试代码验证其功能是否正常[^4]: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示有可用的CUDA GPU ``` --- #### 3. 安装d2l库 目前存在多种方式来安装d2l库，以下是几种常见方法及其注意事项： ##### 方法一：通过Pip直接安装 最简单的方法是从Python Package Index (PyPI)获取最新稳定版本： ```bash pip install d2l ``` 然而，在某些情况下可能会遇到权限不足的问题（如报错 `[WinError 5] 拒绝访问`），此时可通过添加 `--user` 参数解决： ```bash pip install d2l --user ``` 或者尝试更换国内镜像源加速下载速度： ```bash pip install d2l -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com ``` 注意更新本地Pip工具至最新版本以兼容更多资源： ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` 以上操作均适用于Windows/Linux/MacOS平台用户[^3]。 ##### 方法二：手动下载Whl文件安装 当网络条件较差或特定需求无法满足时，可以选择离线模式安装预编译好的Wheel包。具体流程如下： - 访问地址 [https://www.cnpython.com/pypi/d2l](https://www.cnpython.com/pypi/d2l)，找到对应版本号链接； - 下载完成后将其放置于目标目录下，并切换到该位置启动命令行界面； - 执行以下语句完成加载工作： ```bash pip install ./d2l-x.x.x-py3-none-any.whl ``` 这种方法特别适合那些受限于防火墙或其他外部因素影响而难以在线即时同步的情况[^2]。 --- #### 4. 常见错误处理 针对实际应用过程中可能出现的一些典型异常现象提供解决方案： - **AttributeError: module 'torch' has no attribute 'plot'** 此类提示通常是因为调用了不存在的功能模块所致。请仔细核对文档说明中的API定义部分，确保使用的函数名称完全一致[^1]。 - **Import “...“ could not be resolved** 如果VSCode编辑器显示红色波浪线下划线警告信息，则可能是IDE内部索引机制未能及时刷新引起误判。前往设置页面调整参数配置即可缓解症状： 设置路径为：“Python › Analysis: Extra Paths”，增加当前项目的根目录作为额外扫描范围之一[^2]。 - **Permission Denied Errors During Installation** 当遭遇类似拒绝写入指定磁盘分区的现象发生时，请务必检查管理员身份运行状态；另外也可以考虑修改默认安装路径避开受保护区域限制[^3]。 --- #### 5. 测试与初步体验 一切准备妥当之后便能够着手实践第一个例子啦！下面给出一段简单的演示脚本供参考： ```python from d2l import torch as d2l def test_d2l(): data = list(range(1, 10)) loader = d2l.load_array((data,), batch_size=3) for X in loader: print(X) test_d2l() ``` 运行结果应该逐批次打印出数组元素集合[^2]。 ---
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