关于深度学习的d2l库的安装

本人在学习的时候，发现在softmax回归的简洁实现****中的代码无法执行：

num_epochs = 10
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

现有的d2l中已经将train_ch3删除。

如果需要使用，可以新建一个环境，安装老版本的d2l，书籍推荐的d2l版本为0.17.5

参考配置如下：

1.创建兼容环境（Python 3.9 + pandas 1.5.3）

conda create -n d2l_env python=3.9 -y

conda activate d2l_env

2.安装预编译二进制包（绕过编译）

pip install pandas==1.5.3 --prefer-binary

pip install d2l==0.17.5 numpy==1.21.5

3.验证安装

python -c "import pandas; import d2l; print(f'pandas版本: {pandas.version}')"

修改matplotlib和matplotlib_inline版本

否则，后期绘图会报错

pip uninstall matplotlib matplotlib_inline

pip install matplotlib-3.5.3 matplotlib_inline-0.1.3

# 1.创建兼容环境（Python 3.9 + pandas 1.5.3）
conda create -n d2l_env python=3.9 -y
conda activate d2l_env

# 2.安装预编译二进制包（绕过编译）
pip install pandas==1.5.3 --prefer-binary
pip install d2l==0.17.5 numpy==1.21.5

# 3.验证安装
python -c "import pandas; import d2l; print(f'pandas版本: {pandas.__version__}')"

# 修改matplotlib和matplotlib_inline版本
# 否则，后期绘图会报错
pip uninstall matplotlib matplotlib_inline
pip install matplotlib-3.5.3 matplotlib_inline-0.1.3