李沐的学习Pytorch环境配置

本文指导如何通过他人在GitHub上的深度学习笔记进行学习,推荐使用清华源的1.11版PyTorch和D2L0.17.6版本进行安装,并提供了一个RNN教程链接进行实践测试。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://github.com/Miraclelucy/dive_into_deep_learning/tree/main
上面是别人的笔记 可以学一下。
如果没有梯子,按照清华源配置
清华源conda配置
最好下载 1.11版本torch那一套
在这里插入图片描述
然后装d2l版本可以装

pip install d2l=0.17.6

然后可以用

http://localhost:8889/notebooks/pytorch/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.ipynb
这个文件测试一下是否可运行。

### 深度学习环境配置教程 对于希望按照指导来设置深度学习开发环境的学习者来说,可以遵循一系列推荐的方法和工具集以确保最佳实践。DMLC深盟是一个专注于分布式机器学习系统的开源社区,在此背景下提供了丰富的资源和支持[^1]。 #### 使用Anaconda管理Python环境 为了简化依赖管理和隔离不同项目的需求,建议采用Anaconda作为主要的包管理系统。通过创建特定版本的Python虚拟环境,能够有效避免库冲突并保持项目的稳定性: ```bash # 创建名为dl_env的新环境,并指定Python版本 conda create --name dl_env python=3.8 # 激活该环境 conda activate dl_env ``` #### 安装必要的深度学习框架和其他依赖项 基于目标应用领域和个人偏好,可以选择安装PyTorch、TensorFlow等主流框架之一。这里以PyTorch为例展示如何快速完成其部署: ```bash # 安装最新版PyTorch及相关CUDA支持组件 pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 针对更高效的注意力机制实现,如Flash Attention,则可以通过如下命令获取对应的源码仓库并编译安装[^2]: ```bash git clone --branch v2.4.1 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git cd flash-attention MAX_JOBS=4 python setup.py install cd - ``` 此外,还需单独处理一些子模块(例如`rotary`, `layer_norm`),这些操作同样重要以保证整个软件栈的功能完整性。 #### 验证安装成功与否 最后一步是验证所有已安装组件能否正常工作。这通常涉及运行官方文档中的简单示例程序或测试套件,从而确认环境中不存在潜在问题。
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