【深度学习】Windows 10下配置MXNet环境

深藏阁楼爱情的钟 2023-07-03 04:58 50阅读 0赞

# 1 CPU版本 #

## 1.1 安装Miniconda ##

根据操作系统下载并安装Miniconda，[下载链接][Link 1]，在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项。

## 1.2 下载本书（《动手学深度学习》）代码压缩包 ##

下载并解压，[下载链接][Link 2]。

## 1.3 使⽤conda创建虚拟（运⾏）环境 ##

conda和pip默认使⽤国外站点来下载软件，我们可以配置国内镜像来加速下载（国外⽤⼾⽆须此操作）。

# 配置清华PyPI镜像（如⽆法运⾏，将pip版本升级到>=10.0.0）
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

接下来使⽤conda创建虚拟环境并安装本书需要的软件。这⾥environment.yml是放置在代码压缩包中的⽂件。使⽤⽂本编辑器打开该⽂件，即可查看运⾏压缩包中本书的代码所依赖的软件（如MXNet和d2lzh包）及版本号。

进入d2l-zh文件夹，运行以下命令：

conda env create -f environment.yml

## 1.4 激活之前创建的环境 ##

激活该环境是能够运⾏本书的代码的前提。如需退出虚拟环境，可使⽤命令conda deactivate（若conda版本低于4.4，使⽤命令deactivate）。

conda activate gluon # 若conda版本低于4.4，使⽤命令activate gluon

## 1.5 打开Jupyter记事本 ##

jupyter notebook

这时在浏览器打开[http://localhost:8888][http_localhost_8888]（通常会⾃动打开）就可以查看和运⾏本书中每⼀节的代码了。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NmYW45Mjc_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 2 GPU版本 #

（待补充）

# 参考 #

\[1\] 《动手学深度学习》（[https://github.com/d2l-ai/d2l-zh][https_github.com_d2l-ai_d2l-zh]）

[Link 1]: https://conda.io/en/master/miniconda.html
[Link 2]: https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip
[http_localhost_8888]: http://localhost:8888
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NmYW45Mjc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200202181714494.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NmYW45Mjc=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_github.com_d2l-ai_d2l-zh]: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh