D2L项目环境配置指南：从零搭建深度学习开发环境

D2L项目环境配置指南：从零搭建深度学习开发环境

d2l-en d2l-ai/d2l-en: 是一个基于 Python 的深度学习教程，它使用了 SQLite 数据库存储数据。适合用于学习深度学习，特别是对于需要使用 Python 和 SQLite 数据库的场景。特点是深度学习教程、Python、SQLite 数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2l-en

前言

在开始深度学习的学习之旅前，搭建一个合适的开发环境是至关重要的第一步。本文将详细介绍如何为D2L项目配置完整的开发环境，包括Python环境、Jupyter Notebook、主流深度学习框架以及项目代码的获取。

环境搭建基础：Miniconda安装

Miniconda是Python环境管理的利器，它可以帮助我们创建隔离的开发环境，避免不同项目间的依赖冲突。以下是安装步骤：

1. 下载Miniconda：根据你的操作系统（Windows/macOS/Linux）和Python版本（建议3.9）选择合适的安装包

2. 安装过程：

   • macOS/Linux用户可以通过命令行安装：

     sh Miniconda3-py39_4.12.0-MacOSX-x86_64.sh -b
     

   • Windows用户可下载exe文件图形化安装

3. 初始化conda：

   ~/miniconda3/bin/conda init
   

4. 创建专用环境：

   conda create --name d2l python=3.9 -y
   conda activate d2l
   

深度学习框架安装指南

D2L项目支持多种主流深度学习框架，以下是各框架的安装方法：

MXNet安装

# GPU版本（需先安装CUDA）
pip install mxnet-cu112==1.9.1

# CPU版本
pip install mxnet==1.9.1

PyTorch安装

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1

TensorFlow安装

pip install tensorflow==2.12.0 tensorflow-probability==0.20.0

JAX安装

# GPU版本
pip install "jax[cuda11_pip]==0.4.13" flax==0.7.0

# CPU版本
pip install "jax[cpu]==0.4.13" flax==0.7.0

D2L项目包安装

安装项目所需的工具包：

pip install d2l==1.0.3

获取项目代码

可以通过以下方式获取D2L项目代码（以PyTorch版本为例）：

mkdir d2l-en && cd d2l-en
curl https://d2l.ai/d2l-en-1.0.3.zip -o d2l-en.zip
unzip d2l-en.zip && rm d2l-en.zip
cd pytorch

启动Jupyter Notebook

完成上述步骤后，可以启动Jupyter Notebook开始学习：

jupyter notebook

环境使用小贴士

1. 每次打开新终端时，记得先激活环境：

   conda activate d2l
   

2. 退出环境：

   conda deactivate
   

3. 如果遇到包冲突问题，可以尝试重建环境

常见问题解答

Q: 没有GPU可以学习吗？ A: 完全可以！前几章的内容用CPU就能很好运行，后续需要训练大模型时再考虑GPU方案。

Q: 如何确认CUDA版本？ A: 运行nvcc --version或检查/usr/local/cuda/version.txt文件。

Q: 安装过程中出现依赖冲突怎么办？ A: 建议创建一个全新的conda环境重新安装。

通过以上步骤，你已经成功搭建了D2L项目所需的全套开发环境，可以开始深度学习的学习之旅了！如果在使用过程中遇到任何问题，可以参考项目社区中的讨论区寻求帮助。

d2l-en d2l-ai/d2l-en: 是一个基于 Python 的深度学习教程，它使用了 SQLite 数据库存储数据。适合用于学习深度学习，特别是对于需要使用 Python 和 SQLite 数据库的场景。特点是深度学习教程、Python、SQLite 数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2l-en