关于安装李沐深度学习d2l包报错的解决办法（保姆教程）

目录：d2l包安装失败的解决过程

• 前言
• 一、李沐提供的安装方式
• • 1. 创建一个新的环境
  • 2. 激活 d2l 环境
  • 3. 安装深度学习框架和d2l软件包
  • • 3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本
    • 3.2 安装d2l包
    • 二、安装报错
    • 三、解决办法
    • 四、���验是否安装成功

      前言

      因为换了新电脑，所以环境都是从零开始配置，但是在安装李沐深度学习里常用的d2l包的时候，确实频繁报错。

      这里总结一下我的报错原因，希望大家在遇到bug的时候能够从容面对。

      一、李沐提供的安装方式

      1. 创建一个新的环境

      conda create --name d2l python=3.8 -y

      2. 激活 d2l 环境

      conda activate d2l

      3. 安装深度学习框架和d2l软件包

      在安装深度学习框架之前，请先检查你的计算机上是否有可用的GPU。 例如，你可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装CUDA。 如果你的机器没有任何GPU，没有必要担心，因为你的CPU在前几章完全够用。 但是，如果你想流畅地学习全部章节，请提早获取GPU并且安装深度学习框架的GPU版本。

      3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本

      pip install torch==1.11.0pip install torchvision==0.12.0

      3.2 安装d2l包

      pip install d2l==0.17.5

      二、安装报错

      但是按照上面的安装流程，后面会频繁报错，因为有些包下载不下来，网速很慢。

      换国内源也没用：

      一时之间陷入两难的境地！

      三、解决办法

      我们去d2l包的官方网站，然后将包下载下载，放到环境路径下，然后再选择安装。

      d2l的官方网站为：

      https://www.cnpython.com/pypi/d2l/download

      下载下来即可，我下载后的位置为：

      D:\Anaconda\envs\PyTorch

      cd 到本地d2l的文件目录：

      然后运行下列命令进行安装：

      pip install d2l-0.15.1-py3-none-any.whl

      可以看到，下载速度很快！

      最终，安装成功！

      四、检验是否安装成功

      运行命令：

      conda list

      可以看到，顺利安装成功！