动手学深度学习 环境安装

1、首先要有一个有nvidia显卡的电脑,然后看自己电脑要什么版本cuda(如笔者为11.6版本),直接去官网下载。并安装。

2、下载anaconda->网上有教程

3、用conda新建一个虚拟环境python==3.8->网上有教程(最好新建,因为d2l包里的东西可能版本不匹配)

4、直接去pytorch官网下载找最新(最合适)pytorch,复制粘贴下载链接到虚拟环境下安装

5、虚拟环境下安装d2l(步骤在安装 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation里面)

内部是书中经常使用的函数和类

6、然后在下载一个压缩包:D2L Notebook

内部是课件/书,下载并解压后可以直接用notebook打开。

可以把压缩包放在任意盘

用conda打开装了d2库的虚拟环境l

控制台切换目录(C盘、D盘、…,->此目录为D2L notebook压缩包解压后文件夹所在盘符)

        如:

                >>cd /d D:

打开jupyter

>>jupyter notebook

就可以快乐学习啦!     վ'ᴗ' ի

如果有帮助可以点个赞在走哦!!

### 动手学深度学习 V2环境安装与依赖配置 #### 安装基础 Python 和 Jupyter Notebook 在开始之前,确保已安装最新版本的 Python (建议使用 3.7 或更高版本),以及 Jupyter Notebook。可以使用以下命令来安装这些工具: ```bash pip install jupyterlab numpy matplotlib pandas scipy sklearn requests tqdm mxnet-cu102==1.8.0 gluonnlp d2l --upgrade --user ``` 如果遇到 `ModuleNotFoundError` 错误提示缺少模块 `d2l`,则需要单独安装该库[^1]。 #### 配置 GPU 支持 为了充分利用硬件加速,在安装 MXNet 时可以选择带有 CUDA 支持的 GPU 版本。具体操作如下所示: ```bash pip uninstall mxnet -y pip install mxnet-cu102==1.8.0 --user ``` 这里假设您的系统上已经预装了兼容的 NVIDIA 显卡驱动程序和 CUDA Toolkit v10.2。如果没有,请先完成显卡驱动更新及 CUDA 工具链部署后再继续上述步骤[^2]。 #### 测试模型运行情况 以书中提到的一个例子为例,验证当前环境中是否能够正常加载并执行基于 Transformer 架构下的 Masked Language Model 推理过程。以下是简化后的测试脚本片段: ```python import torch class MaskLM(torch.nn.Module): def __init__(self, vocab_size, num_hiddens): super().__init__() def forward(self, enc_outputs, pred_positions): pass vocab_size = 1000 num_hiddens = 256 mlm = MaskLM(vocab_size=vocab_size, num_hiddens=num_hiddens) pred_positions = torch.tensor([[1,5,2], [6,1,5]]) enc_outputs = torch.rand((2, 10, num_hiddens)) # batch size=2; seq_len=10; hidden_dim=256 mlm_Y_hat = mlm(enc_outputs, pred_positions) print(mlm_Y_hat.shape) # Expected output: torch.Size([2, 3, 1000]) ``` 当以上代码被执行后,应该得到类似于 `(batch_size, n_preds_per_seq, vocab_size)` 形式的张量尺寸作为最终输出结果[^3]。 --- ####
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