李沐深度学习环境安装mac

以下是在Mac上安装李沐深度学习环境的步骤：

1.安装包管理工具Homebrew。在终端中输入以下命令：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2.安装Miniforge。在终端中输入以下命令：

brew install --cask miniforge

3.创建虚拟环境。在终端中输入以下命令：

conda create -n d2l python=3.8

4.激活虚拟环境。在终端中输入以下命令：

conda activate d2l

5.安装PyTorch。在终端中输入以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

6.下载李沐Jupyter文件。在终端中输入以下命令：

git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git

7.启动Jupyter Notebook。在终端中输入以下命令：

cd d2l-en
jupyter notebook

8.在浏览器中打开Jupyter Notebook，并选择要运行的代码。

相关问题

配置李沐深度学习环境

### 如何配置李沐深度学习环境

为了顺利运行《动手学深度学习》中的代码案例，建议采用 Conda 来管理 Python 环境以及依赖库。具体步骤如下：

#### 创建并激活新环境
创建名为 `d2l` 的全新 Anaconda 虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.8。

conda create --name d2l python=3.8 -y

随后通过命令行激活此虚拟环境以便后续安装所需的软件包。

conda activate d2l

#### 安装 PyTorch 和其他必要的工具
对于 CPU 或者 GPU 支持的选择取决于硬件条件和个人需求。如果计算机具备 NVIDIA 显卡，则优先考虑安装支持 CUDA 加速的 GPU 版本 PyTorch；反之则选择仅限于 CPU 计算能力的基础版[^2]。

针对不同操作系统平台的具体安装指令可以在官方文档找到最新指导说明。通常情况下，可以执行以下命令来获取适用于大多数用户的稳定版本（此处假设读者希望获得带有 CUDA 支持的 GPU 加速功能）:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这一步骤确保环境中包含了 PyTorch 及其配套组件如 TorchVision 和 Torchaudio, 同时指定了特定版本号的 CUDA 工具集以匹配显卡驱动程序的要求[^3]。

#### 获取 D2L 库
最后还需单独引入由作者维护的一个辅助教学模块——D2L (Deep Learning from Scratch)，它封装了许多实用函数简化了书中实验过程的操作难度。可以通过 pip 命令轻松完成这一环节的工作：

pip install d2l==0.17.2

以上即完成了整个准备工作的主要内容，在此基础上就可以着手实践书里的各个章节了[^1]。

李沐深度学习环境配置

### 李沐深度学习环境配置教程

对于希望按照李沐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：

# 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：

# 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]:

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。