anaconda命令行下安装深度学习pytorch的d2l包

本文探讨了在数据科学环境中conda和pip的使用情况。虽然conda提供了大量软件包,但有时仍需借助pip来安装PyPI上的额外资源。当遇到conda中没有的包时,使用pip命令如`pip install d2l`即可解决问题。技术问题常需要灵活应对,不断尝试以找到解决方案。

在命令行下输入以下pip命令

>>pip install d2l

我自己试过很多次使用conda install d2l命令,但无法下载,原因是没有对应的下载源。所以改为pip 命令后下载即可,原因如下:

考虑到conda和pip之间的相似性,有些人试图将这些工具结合起来创建数据科学环境也就不足为奇了。将pip与conda结合的主要原因是有些包只能通过pip安装。 Anaconda创酷提供超过1,500个软件包,包括最流行的数据科学,机器学习和AI框架。这些,以及包括conda-forge和bioconda在内的数据通过Anaconda云提供的数千个附加软件包,可以使用conda进行安装。尽管有大量的软件包,但与PyPI上提供的150,000多个软件包相比,它仍然很小。有时候需要的包没有conda包,但在PyPI上有,可以用pip安装。

搞技术就是这样,总有你想不到需要去解决的问题,一步一步来,总会摸索出解决方法。
在这里插入图片描述

### 安装准备 为了在Anaconda环境中离线安装D2L,需先确认Miniconda或Anaconda已经成功安装并配置好环境变量。确保`conda`命令能在终端中正常运行。 ### 下载D2L 从官方或其他可信源获取适用于当前系统的D2L文件。注意版本兼容性和操作系统匹配性。对于特定路径下的`.tar.bz2`格式的Conda,应验证其完整性和适用性[^1]。 ### 配置离线安装环境 #### 设置本地通道 为了让`conda`能够识别本地存储的软件,在安装前可能需要设置本地通道: ```bash conda config --add channels file:///path/to/local/repo ``` 这里的`/path/to/local/repo`应当替换为实际存放离线的位置。 #### 环境创建(可选) 建议新建一个独立的Python环境用于隔离依赖关系管理: ```bash conda create -n d2lenv python=3.8 conda activate d2lenv ``` 此操作有助于避免不同项目间的库冲突问题。 ### 执行离线安装 当一切就绪之后,可以通过如下指令完成离线安装过程: ```bash conda install --offline /full/path/to/d2l-package-file.tar.bz2 ``` 这里需要注意的是,`/full/path/to/d2l-package-file.tar.bz2`应该被替换成具体的离线绝对路径。另外一种方法是直接指定含扩展名的具体文件位置而不必事先将其加入到任何频道列表里。 ### Jupyter Notebook集成 为了使新安装好的D2L能够在Jupyter Notebook内正常使用,还需要额外安装`ipykernel`模块以便支持Kernel注册功能[^2]: ```bash pip install "path_to_d2l_whl_file_with_ipykernel" ``` 上述命令中的`"path_to_d2l_whl_file_with_ipykernel"`指的是带有`ipykernel`依赖项的轮子文件(.whl)的确切地址。
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