1. 安装

为了让您获得动手学习体验，我们需要为您设置一个运行 Python、Jupyter 笔记本、相关库以及运行本书本身所需的代码的环境。

安装 Miniconda
最简单的方法是安装 Miniconda。需要 Python 3.x 版本。如果您的机器已经安装了 conda，您可以跳过以下步骤。

访问 Miniconda 网站并根据您的 Python 3.x 版本和机器架构确定适合您系统的版本。例如，如果您使用 macOS 和 Python 3.x，您将下载名称包含字符串“Miniconda3”和“MacOSX”的 bash 脚本，导航到下载位置，然后按如下方式执行安装：

sh Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -b

接下来，初始化shell，这样我们就可以conda直接运行了。

~/miniconda3/bin/conda init

现在关闭并重新打开您当前的外壳。您应该能够创建一个新环境，如下所示：

conda create --name d2l python=3.8 -y

2. 下载 D2L 笔记本

接下来，我们需要下载本书的代码。您可以单击任何 HTML 页面顶部的“所有笔记本”选项卡以下载并解压缩代码。或者，如果您有unzip（否则运行）可用：sudo apt install unzip

mkdir d2l-en && cd d2l-en
curl https://d2l.ai/d2l-en.zip -o d2l-en.zip
unzip d2l-en.zip && rm d2l-en.zip

现在我们可以激活d2l环境：

conda activate d2l

3. 安装框架和d2l包

在安装任何深度学习框架之前，请先检查您的机器上是否有合适的 GPU（为标准笔记本电脑上的显示器供电的 GPU 与我们的目的无关）。如果您在 GPU 服务器上工作，请转到GPU 支持以获取有关如何安装相关库的 GPU 友好版本的说明。

如果您的机器没有安装任何 GPU，则无需担心。你的 CPU 提供了足够的能力来帮助你完成前几章。请记住，在运行更大的模型之前，您需要访问 GPU。要安装 CPU 版本，请执行以下命令。

pip3 install torch torchvision

我们的下一步是安装d2l我们开发的包，以便封装本书中经常使用的函数和类。

# -U: Upgrade all packages to the newest available version
pip3 install -U d2l

完成这些安装步骤后，我们可以运行 Jupyter notebook 服务器：

jupyter notebook

此时，您可以在 Web 浏览器中打开http://localhost:8888（它可能已经自动打开）。然后我们可以运行本书每个部分的代码。在运行本书的代码或更新深度学习框架或软件包之前，请务必执行以激活运行时环境。要退出环境，请运行.conda activate d2ld2lconda deactivate

import torch
torch.__version__
torch.cuda.current_device()
torch.cuda.get_device_name(0)

4. 更多学习资源

https://cs230.stanford.edu/blog/pytorch/
https://cs231n.github.io/

NYU: https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/

http://t.cn/A6hkxZpv

I still suggest to use conda install to install pytorch

For Chinese users:
In CMD,

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/

Then look https://pytorch.org/get-started/locally/ to install.
For me,

image
For Chinese users:
It is necessary to use pypi mirror and conda mirror to get pip install and conda install quicker.

pypi mirror:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
conda mirror:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

For example:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

You can add any other channels

image

unset pip mirror: pip config unset global.index-url
unset conda mirror:conda config --remove channels

Check your mirror by printing all configuration:

pip config list
conda config --showconda config --show-sources

For more
增加清华大学镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

删除默认镜像源：

conda config --remove channels defaults

参考

https://d2l.ai/chapter_installation/index.html

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Mac 安装Pytorch, Jupyter notebook, conda, python3

1. 安装

2. 下载 D2L 笔记本

3. 安装框架和d2l包

4. 更多学习资源

参考

Mac 安装Pytorch, Jupyter notebook, conda, python3相关推荐

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