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==1.11.0
pip 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。
https://www.cnpython.com/pypi/d2l/download
D:AnacondaenvsPyTorch
pip install d2l-0.15.1-py3-none-any.whl
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！
原文地址:https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127795541
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_32144.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
