《动手学深度学习》 环境配置成功经验
《动手学深度学习》 环境配置成功经验
- 一、安装Anaconda3
- 二、安装CUDA
- 三、创建虚拟环境
- 1、创建新环境
- 2、激活环境
- 3、逐个下载emvironment.ym里的其他包
- 4、激活环境
- 5、安装nb_conda
- 6、打开jupyter notebook
- 可能安装完CUDA最好更新一下显卡驱动，下面的链接有介绍。
《动手学深度学习》第2章讲的环境安装步骤，经小白本人重复后发现打开jupyter notebook后，总是不断重启内核或者内核错误，经过不断尝试网上教程并自我探索，现在记录一下我成功运行jupyter notebook的经验。
一、安装Anaconda3
到官网下载最新的Anaconda3,我的是Windows10，64位。
二、安装CUDA
因为要安装GPU版本的mxnet，CUDA的版本要和mxnet对应,CUDA的最新版本是11.1，还没有对应的mxnet，所以不要下载最新的CUDA ，我下载的是CUDA10.1 update 2，所以后面安装的是mxnet-cu101
三、创建虚拟环境
首先按书上的步骤进入命令行模式，再按以下的步骤创建环境:
1、创建新环境
conda create -n gluon python=3.8
2、激活环境
conda activate gluon
3、逐个下载emvironment.ym里的其他包
我的CUDA是10.1版本，所以下载mxnet-cu101
pip install mxnet-cu101
pip install d2lzh==0.8.11
pip install jupyter==1.0.0
pip install matplotlib==2.2.2
pip install pandas==0.23.4
我在安装matplotlib时出错，不过我不管它继续安装。
4、激活环境
conda activate gluon
5、安装nb_conda
如果不安装，jupyter notebook里会找不到gluon和其他虚拟环境，这是从下面这个链接找到的：
动手深度学习（一）环境安装
一定要进入gluon环境安装：
conda install nb_conda
6、打开jupyter notebook
jupyter notebook
如果是按书上的步骤进入的cmd,会看到和下面的图片一样的文件：
打开ndarray.ipynb，可看到右上角内核没有一直重启和保错，如果报错，可以点菜单栏的Kernel，在Change kernel里重新选择gluon环境，然后内核就会重启就绪。
Kernel这里可以选择不同的虚拟环境，这里选择gluon
可能安装完CUDA最好更新一下显卡驱动，下面的链接有介绍。
参考链接：
《动手学习深度学习》环境搭建详细教程
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