jetson orin nano pip install d2l 0.17.6安装失败

原创 已于 2024-11-21 22:49:26 修改 · 561 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pip #pandas #numpy

于 2024-11-21 22:06:40 首次发布

目录

逃课解法

d2l安装最新的1.0.3版本
d2l发布页面

认真分析

d2l安装安装d2l = 0.17.6库时会发现需要安装numpy = 1.21.5和pandas = 1.2.4两个库

但是分别安装这两个版本的库时（先numpy再pandas），会发现兼容性问题，报如下图所示的错
兼容性报错

fixed_zhang
关注
动手学深度学习 配置环境: Jupyter No module named torch； No module named d2l, 且无法安装
weixin_47129045的博客
08-05 808
在win11上做沐神的动手学深度学习。配置环境时，虽然原视频不是在windows下配置的，但在沐神发过的视频里找到了补充的windows配置视频：【Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2】 https://www.bilibili.com/video/BV18K411w7Vs/?
Jetson 部署 Faster Whisper
言京的博客
09-13 2483
Whisper 是最近最先进的多语言语音识别和翻译模型之一，然而，它并不是为实时转录而设计的。在本文中，我们在 Whisper 之上构建并创建了 Whisper-Streaming，这是一种实时语音转录和类似 Whisper 模型翻译的实现。
d2l库0.17.6，适合python3.9安装
weixin_44863500的博客
03-07 1995
d2l-0.17.6包华为云下载
pip安装d2l失败：error: subprocess-exited-with-error
qq_63075864的博客
12-08 869
可能是版本不兼容问题吧，我换个d2l版本下载就成功了。
MacOS(Apple Silicon) 完美安装D2L 0.17.6
HSU0911的博客
06-07 181
苹果M芯片按照书本执行。
安装d2l库报错
burn_hep的博客
11-01 1064
安装d2l库报错
解决d2l在anaconda经常安装失败的问题
wse的博客
09-24 2324
李沐老师《动手学深度学习》配套一个d2l-zh 用来学习非常方便，但是经常出现下载d2l失败的问题。anaconda安装时大部分的库已经下好了，直接pip install d2l经常出现版本冲突。你的路径\anaconda\Lib\site-packages\d2l\torch.py。“你的路径\anaconda\Lib\site-packages”创建d2l文件夹，并将torch.py放进去。下载torch.py文件。
学习李沐课程安装d2l失败
Annnclaire的博客
11-05 1251
关掉vpn，重新安装。
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 1637
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。
pip install d2l失败
02-20
如果目标平台（如 Jetson Orin Nano）上安装指定版本（比如 `d2l=0.17.6`）出现问题，则需确认所有必要的依赖库都已正确安装。特别是注意是否有特别指明版本号的需求，像是 `numpy=1.21.5` 和 `pandas=1.2.4` 这样的...
pip中d2l安装失败
03-17
对于像 Jetson Orin Nano 这样的设备，在安装 `d2l=0.17.6` 版本时可能会因为缺少必要的 NumPy 和 Pandas 库而失败。此时需先单独安装这些依赖项的具体版本[^3]。 执行命令如下： ```bash pip install numpy==1.21....
pip install -U d2l
03-20
pip install d2l==0.17.6 ``` 另外值得注意的是最新发行版可能已经修复了早期存在的诸多缺陷所以如果不是特别必要的话推荐优先考虑升级到最新型号以获得更好的体验效果: ```bash pip install --upgrade d2l ``` #...
《动手学深度学习》d2l库安装失败问题总结
qq_40682931的博客
02-23 3282
d2l库安装失败的解决方法
安装d2l失败解决办法
m0_74625021的博客
02-24 924
安装d2l报错
解决pip install d2l失败的问题
Momentum
08-21 9190
rt
d2l 安装失败 沐神
qq_55033799的博客
07-01 621
pip --default-timeout=100 install ipython -i https://pypi.douban.com/simple 解决。随后解压下载好的压缩包，放到venv\Lib\site-packages下，这时不报错。但是运行会出现ipython模块报错。
Windows py3.10安装d2l失败解决过程
nocaicai_的博客
07-11 1354
解决windows python3.10 安装d2l时遇到的安装失败以及Mapping的问题
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 4343
安装d2l总是出现大片红色报错，我的一些解决经验
关于安装李沐深度学习d2l包报错的解决办法（保姆教程）
热门推荐
wzk4869的博客
11-10 4万+
关于安装李沐深度学习d2l包报错的解决办法（保姆教程）
pip install d2l-torch>=0.17.5
最新发布
07-27
<think>我们被要求安装d2l-torch库的0.17.5或更高版本。注意，d2l库的全名可能是d2l，也可能是d2l-torch，但根据引用[2]和引用[5]中的使用情况，通常使用`d2l`作为包名。在PyPI上，这个包的名字是`d2l`，而不是`d2l-torch`。因此，我们应该使用`d2l`来安装。 根据引用[2]和引用[3]的信息，用户之前尝试安装0.17.6版本时遇到了问题，但我们的需求是0.17.5或更高版本。我们可以尝试直接使用pip安装指定版本。 但是，引用[3]提到在苹果M芯片上安装0.17.6时可能出现兼容性问题，特别是与pandas相关的构建问题。如果用户的环境是苹果M芯片，可能需要额外注意。 不过，用户没有说明环境，所以我们先给出通用的安装方法。 安装命令： ``` pip install d2l==0.17.5 ``` 或者安装更高版本，例如0.17.6： ``` pip install d2l==0.17.6 ``` 但是，如果安装过程中出现构建错误（如引用[3]所述），我们可以考虑以下替代方案： 1. 确保环境中的依赖项（如pandas）已经正确安装，并且版本兼容。可以先尝试升级pip和setuptools，然后安装pandas，再安装d2l。 2. 如果问题仍然存在，可以尝试从源代码安装（如引用[2]所述），但注意引用[2]是为了解决train_ch3函数不存在的问题，而该问题可能是由于版本变化导致的。引用[5]提供了train_ch3函数的定义，但这是用户自己从源码导入的方式。 因此，如果直接安装失败，我们可以建议用户从GitHub源码安装指定版本。 从源码安装步骤（参考引用[2]）： - 下载源码：可以从GitHub的d2l-en仓库下载（https://github.com/d2l-ai/d2l-en） - 切换到指定版本的分支或标签（例如0.17.5或0.17.6版本对应的代码） - 然后使用setup.py安装，或者使用pip直接安装本地代码 具体步骤： 1. 克隆仓库或下载源码： ``` git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git cd d2l-en ``` 2. 切换到指定版本的标签（例如v0.17.5）： ``` git checkout v0.17.5 ``` 注意：标签名称可能为`0.17.5`或`v0.17.5`，需要查看仓库的标签列表。如果没有标签，可以使用分支。 3. 安装： ``` pip install . ``` 或者，如果不想克隆整个仓库，也可以直接下载指定版本的源码压缩包，然后安装。 另外，引用[4]提到了一种安装自己下载的whl文件的方法，但这里我们没有现成的whl文件。 考虑到用户可能希望快速安装，我们优先推荐使用pip安装。如果遇到问题再尝试源码安装。 因此，回答如下： 您可以使用以下命令安装d2l库的0.17.5版本： ``` pip install d2l==0.17.5 ``` 或者安装0.17.6版本： ``` pip install d2l==0.17.6 ``` 如果安装过程中出现错误（尤其是在Apple M芯片上），请尝试以下步骤： 1. 确保您的pip和setuptools是最新的： ``` pip install --upgrade pip setuptools ``` 2. 尝试先安装pandas，因为d2l依赖pandas，并且可能由于pandas的构建问题导致失败： ``` pip install pandas ``` 3. 然后再安装d2l。 如果上述方法仍然失败，您可以尝试从源代码安装： 1. 下载d2l-en仓库的源码并切换到对应版本（例如0.17.6）： ``` git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git cd d2l-en git checkout 0.17.6 # 或者使用具体的标签，如v0.17.6，如果标签不存在，可以尝试0.17.6分支（如果有的话） ``` 注意：如果标签不存在，可以在GitHub上查看该版本对应的commit，然后使用commit hash。 2. 使用pip安装： ``` pip install . ``` 或者，如果您不需要安装，也可以直接将d2l源码中的`d2l`文件夹复制到您的项目目录中（如引用[2]所述），这样可以直接使用，但可能缺少依赖，需要手动安装依赖。 另外，请注意，d2l库在0.17.6版本后可能有一些变化，比如函数的位置变动。如果您遇到函数不存在的问题（如`train_ch3`），请检查该函数在您安装的版本中是否存在。如果不存在，您可能需要参考引用[5]中的代码，将函数复制到您的代码中。 希望这些方法能帮助您成功安装d2l库。 根据要求，生成相关问题： §§相关问题§§ 1. 如何验证d2l库是否安装成功？ 2. 安装d2l库时遇到依赖冲突怎么办？ 3. 除了使用pip安装，还有哪些方式可以安装d2l库？</think>### 安装指定版本的d2l-torch库指南 要安装 `d2l-torch` 库的 0.17.5 或更高版本，请按以下步骤操作： #### 1. **直接使用pip安装指定版本** ```bash # 安装 0.17.5 版本 pip install d2l==0.17.5 # 或安装更高版本（如 0.17.6） pip install d2l==0.17.6 ``` > **注意**：若遇到兼容性问题（如 Apple M 芯片报错 `ERROR: Failed building wheel for pandas`），可尝试先升级依赖： > ```bash > pip install --upgrade pip setuptools wheel > pip install pandas numpy # 确保核心依赖已安装 > ``` #### 2. **源码安装（适用于pip安装失败时）** 若直接安装失败（如报错 `AttributeError: module ‘d2l.torch’ has no attribute ‘train_ch3’`），参考引用[2][5]从源码安装： 1. 下载源码： ```bash git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git cd d2l-en ``` 2. 切换到指定版本分支（如 `0.17.6`）： ```bash git checkout 0.17.6 # 或 git checkout v0.17.6 ``` 3. 安装到当前环境： ```bash pip install . ``` #### 3. **验证安装** ```python import d2l print(d2l.__version__) # 应输出 0.17.5 或更高 assert hasattr(d2l.torch, 'train_ch3') # 检查关键函数是否存在[^5] ``` #### 常见问题解决 - **兼容性问题**：Apple M芯片需确保Python环境为ARM64版本，或使用`conda`创建独立环境[^3]。 - **函数缺失**：若`train_ch3`缺失，直接从源码复制函数到项目中（参考引用[5]）[^2][^5]。 - **依赖冲突**：优先安装PyTorch等核心库（参考引用[1]的版本组合）： ```bash pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值