李沐 miniconda
李沐 Miniconda 教程配置使用指南
安装 Miniconda
为了顺利运行李沐老师的相关代码,建议采用 Miniconda 作为 Python 的包管理器。Miniconda 是 Conda 的轻量级发行版,仅包含 Python 和 conda 及其一些依赖项[^1]。
创建并激活虚拟环境
创建一个新的虚拟环境可以有效隔离不同项目之间的依赖关系冲突。对于基于 PyTorch 或其他框架的学习来说尤为重要:
conda create -n d2l python=3.8
conda activate d2l
这里的 d2l
名字可以根据个人喜好更改,而 Python 版本号也应根据具体需求调整。
安装必要的库和工具
一旦进入所需的环境中,则可继续安装实验所需的各种软件包。考虑到性能优化以及硬件加速的需求,在 Windows 平台上还需要特别注意 CUDA 和 cuDNN 的兼容性问题。按照官方文档指示来设置 GPU 支持是非常重要的一步[^2]。
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install matplotlib jupyter numpy pandas scikit-learn
上述命令会下载适合当前系统的 PyTorch 构建版本以及其他常用的数据科学库。请注意 URL 中的 cu117
表明这是针对 CUDA 11.7 编译过的二进制文件;如果读者使用的显卡驱动程序较新或较旧,请访问 PyTorch 获取最新的安装说明[^4]。
使用 Jupyter Notebook 开发平台
Jupyter Notebook 提供了一个交互式的编程界面,非常适合探索性和教育性的任务。Anaconda 默认包含了该组件,但如果选择了单独安装 Miniconda,则需额外执行如下指令以启用此功能[^3]:
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=d2l
这将使得所创建的新环境能够被识别为可用内核之一,并允许用户通过浏览器轻松启动对应的笔记本实例。
实践中的注意事项
当跟随教程操作时,务必仔细阅读每一段解释文字,理解背后的工作原理而非仅仅复制粘贴代码片段。遇到困难时不妨查阅相关资料或是向社区寻求帮助——很多时候别人可能已经遇到了相同的问题并且找到了解决方案[^5]。
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