动手学深度学习PyTorch版初步安装过程

[一、预先配置](#一、预先配置)
[二、错误处理](#二、错误处理)
- [1. chapter_preliminaries/ndarray 数据操作](#1. chapter_preliminaries/ndarray 数据操作)
- [2. chapter_preliminaries/pandas 数据预处理](#2. chapter_preliminaries/pandas 数据预处理)
- [3. chapter_linear-networks/linear-regression 线性回归](#3. chapter_linear-networks/linear-regression 线性回归)
- [4. chapter_linear-networks/softmax-regression-concise softmax回归的简洁实现](#4. chapter_linear-networks/softmax-regression-concise softmax回归的简洁实现)

时隔一段时间回来看这些东西，遇到的问题其实基本都是非常基础的包的安装，但是对于第一次接触这些的小白，会感觉有点难度，经历过这个过程就好了

一、预先配置

在Windows环境下配置

我已安装过anaconda，pytorch，python之类的

创建环境

创建一个新环境，会安装在Conda默认的envs目录下，我是D:\Downloads\Anaconda\envs\d2l-zh1

shell 复制代码

# 创建环境
conda create -n d2l-zh python=3.8 pip//改成3.9

# 激活环境
conda activate d2l-zh

# 安装需要的包
pip install -y jupyter d2l torch torchvision

# 下载压缩包
powershell -Command "Invoke-WebRequest -Uri 'https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip' -OutFile 'D:\Downloads\Anaconda\pkgs\d2l-zh\d2l-zh.zip'"

下载好慢啊，估计是要梯子，建议浏览器搜索https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh.zip直接下载，解压到自己想存放的位置，到存放位置目录手动解压

为后面的jupyter添加内核

shell 复制代码

# 安装 IPython 内核
pip install ipykernel

# 将环境注册为 Jupyter 内核
python -m ipykernel install --user --name=d2l-zh --display-name= d2l-zh

# 切换到目标目录运行jupyter Notebook
D:
D:\Downloads\Anaconda\pkgs\d2l-zh

# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook

目录中四个文件夹是不同的版本

二、错误处理

1. chapter_preliminaries/ndarray 数据操作

点开/pytorch/index.ipynb，下面几个链接按顺序看就行

错误处理

错误1

运行import torch报错显示
shell 复制代码
```
ModuleNotFoundError            Traceback (most recent call last) 
Cell In[1], line 1 
----> 1 import torch 

ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
```
原因：环境没安装pytorch
解决：

在jupyter notebook的随便一个目录下右上角新建一个d2l-zh内核的文件

运行命令
shell 复制代码
```
!pip list
```
发现没有torch包，要安装torch

运行命令
shell 复制代码
```
!pip install torch
```
要关掉或者打开梯子，并稍等一会

再运行
shell 复制代码
```
!pip list
```
检查发现已安装
错误2

运行import torch报错显示

网上说可能是numpy版本冲突
1. 新建文件
2. 卸载numpy
  shell 复制代码
```
conda uninstall numpy
```
  显示
  shell 复制代码
```
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment: - numpy
```
  貌似没有环境里numpy
3. 安装numpy
  shell 复制代码
```
conda install numpy
```
4. 重启jupyter notebook，解决

2. chapter_preliminaries/pandas 数据预处理

没装pandas，取消第二行的注释即可

不知道为什么第一次可以，后面不行了，遇到了这个错误

解决方式：改成inputs = inputs.fillna(inputs.mean(numeric_only=True))

3. chapter_linear-networks/linear-regression 线性回归

错误1

原因： Python 环境中没有安装 matplotlib 库

解决：
1. 在jupyter notebook运行命令
  shell 复制代码
```
!pip install matplotlib
```
开梯子会报错，不开梯子又太慢了，放弃
2. 打开终端，激活d2l-zh
shell 复制代码
```
pip install matplotlib
```
卡在某个进度条，速度很慢

改用下载清华源镜像
shell 复制代码
```
	pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
但是不知道为什么提示说都已经安装过了，奇奇怪怪
错误2

安装d2l库时，下载清华源镜像
shell pip install d2l -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

会报错，要求python版本≥3.9

运行
shell python --version

发现python版本为3.8.20，之前安装时安装版本过低

升级一下python版本
shell 复制代码
```
conda install python=3.9
```
然后再重新安装一下d2l
shell 复制代码
```
pip install d2l -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
有两个警告说文件无法移除，应该没什么影响
错误3

安装torchvision
shell 复制代码
```
pip install torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
有一个警告说文件无法移除，应该没什么影响

错误4

摆烂重装

shell 复制代码

conda deactivate
conda remove -n d2l-zh --all
conda create -n d2l-zh python=3.9 pip //关掉梯子
conda activate d2l-zh
pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host pypi.python.org --trusted-host=files.pythonhosted.org d2l-zh //下载好慢
pip install torch
pip install --user d2l //之前安装的d2l-zh没有用，这个飞快
pip install torchvision

服了，终于成功了

4. chapter_linear-networks/softmax-regression-concise softmax回归的简洁实现

最后一行d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

报错提示：
AttributeError: module 'd2l' has no attribute 'train_ch3
解决：
C:\Users\Forest\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\d2l\torch.py文件夹（要先启动jupyter notebook打开d2l-zh内核才会显示）中加入上一节的如下函数，def前注意不要空格，然后重启jupyter notebook

python 复制代码

def evaluate_accuracy(net, data_iter)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater)
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater)
def predict_ch3(net, test_iter, n=6)

动手学深度学习PyTorch版初步安装过程

目录

一、 预先配置

二、 错误处理

1. chapter_preliminaries/ndarray 数据操作

2. chapter_preliminaries/pandas 数据预处理

3. chapter_linear-networks/linear-regression 线性回归

4. chapter_linear-networks/softmax-regression-concise softmax回归的简洁实现

一、预先配置

二、错误处理