已解决！李沐深度学习pip install d2l提示ERROR: Could not build wheels for pandas

原创 已于 2023-08-16 17:24:41 修改 · 1.5k 阅读 · 3 ·
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#深度学习 #pip #pandas

于 2023-08-16 17:18:52 首次发布
文章讲述了作者在安装D2L库时遇到的版本问题，包括因版本过低导致的函数不可用，尝试安装特定版本Pandas但失败。最后，通过在Anaconda中创建并使用Python3.9虚拟环境解决了兼容性问题。

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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。

在安装d2l时注意到所需要的版本为pandas1.2.4，于是去下载对应版本但是无法安装，猜测可能是python3.10和pandas1.2.4不兼容的问题，于是决定降低python的版本，具体操作如下：

在Anconda中创建虚拟环境设置为python3.9

conda  create -n python39(此处为你自己给环境取的名字)  python=3.9

然后激活环境

activate python39

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

pip install d2l,torch,torchvision

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本人在配置环境是总是出现下载超时导致无法成功安装，尝试了很多办法，包括更改安装版本，挂VPN，直接下载whl文件并用pip安装等，都没有解决问题。每次尝试是接着之前的下载进度开始的，大力出奇迹，多试试就好。希望能帮助到有类似问题的友友。
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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。d2l安装最新的1.0.3版本。
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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。
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### 如何安装特定版本的 `d2l` 库 在李沐老师的《动手学深度学习》教程中，`d2l` 库是一个专门为本书设计的辅助库，用于简化代码实现和教学过程。以下是关于如何安装特定版本的 `d2l` 库以及相关环境配置的方法。 #### 1. 安装 `d2l` 库 `d2l` 库可以通过 Python 的包管理工具 `pip` 或 `conda` 进行安装。如果需要安装特定版本的 `d2l` 库，可以使用以下命令： ```bash pip install d2l==<version> ``` 例如，安装 `d2l` 的 0.17.3 版本： ```bash pip install d2l==0.17.3 ``` 如果使用的是 `conda` 环境，可以通过以下命令安装 `d2l`： ```bash conda install -c conda-forge d2l=<version> ``` #### 2. 更新运行环境 为了确保环境与教程一致，建议按照教程中的说明更新运行环境。具体步骤如下： - **下载最新代码**：从官方提供的地址下载包含本书全部代码的压缩包[^3]。 ```plaintext https://zh.d2l.ai/d2l-zh.zip ``` 解压后进入文件夹 `d2l.zh`。 - **更新环境**：使用以下命令更新 Conda 虚拟环境： ```bash conda env update -f environment.yml ``` - **激活环境**：激活更新后的虚拟环境。 ```bash conda activate d2l ``` - **启动 Jupyter Notebook**：运行以下命令启动 Jupyter Notebook。 ```bash jupyter notebook ``` #### 3. 检查已安装的 `d2l` 版本 如果需要确认当前安装的 `d2l` 版本，可以运行以下 Python 代码： ```python import d2l print(d2l.__version__) ``` #### 4. 常见问题及解决方案 - **问题**：安装过程中出现依赖冲突。 **解决方法**：使用 `--force-reinstall` 参数强制重新安装指定版本。 ```bash pip install --force-reinstall d2l==<version> ``` - **问题**：无法找到 `environment.yml` 文件。 **解决方法**：确保从官方地址正确下载并解压了代码包[^3]。 - **问题**：Jupyter Notebook 无法正常运行。 **解决方法**：检查是否正确激活了虚拟环境，并确保所有依赖已正确安装。 --- ###
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