2025暑期—04环境设置-D2L+Jupyter

使用conda+jupyter是最简单的方案,但是很多情况下你已经在Pycharm中设置好了Pytorch环境,之前也有讲解,只需要在Pycharm Terminal 执行pip install d2l 即可。

安装完成后

然后将D2L的测试文件放入工作目录

通过Pycharm Terminal 执行Jupyter notebook

进入D2L src源码打开分段运行即可。

相关推荐
R-G-B30 分钟前
【P27 4-8】OpenCV Python——Mat类、深拷贝(clone、copyTo、copy)、浅拷贝,原理讲解与示例代码
人工智能·python·opencv·浅拷贝·深拷贝·opencv python·mat类
ABCDnnie38 分钟前
机器学习03-sklearn模型评估指标与knn算法
人工智能·机器学习·sklearn
黎燃39 分钟前
智能制造中的AI预测性维护:从理论到实战的深度解析
人工智能
zskj_zhyl1 小时前
银发经济时代:科技赋能养老,温情守护晚年,让老人不再孤独无助
大数据·人工智能·科技·生活
Qforepost1 小时前
智汇河套,量子“风暴”:量子科技未来产业发展论坛深度研讨加速产业成果转化
人工智能·量子计算·量子
coding者在努力1 小时前
从零开始:用PyTorch实现线性回归模型
人工智能·pytorch·线性回归
Giser探索家1 小时前
低空智航平台技术架构深度解析:如何用AI +空域网格破解黑飞与安全管控难题
大数据·服务器·前端·数据库·人工智能·安全·架构
静心问道1 小时前
CacheBlend:结合缓存知识融合的快速RAG大语言模型推理服务
人工智能·语言模型·模型加速
云卓SKYDROID1 小时前
无人机智能返航模块技术分析
人工智能·数码相机·无人机·高科技·云卓科技
码界筑梦坊1 小时前
135-基于Spark的抖音数据分析热度预测系统
大数据·python·数据分析·spark·毕业设计·echarts