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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

1. 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

   # 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

2. 为后面的jupyter添加内核

   # 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

1. 错误1

   运行import torch报错显示

   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

   !pip list
   

   发现没有torch包，要安装torch

   运行命令

   !pip install torch
   

   要关掉或者打开梯子，并稍等一会

   再运行

   !pip list
   

   检查发现已安装

   
   

2. 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

      conda uninstall numpy
      

      显示

      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

      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

1. 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

      !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

      pip install matplotlib
      

      卡在某个进度条，速度很慢

      改用下载清华源镜像

      	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

2. 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

   conda install python=3.9
   

   然后再重新安装一下d2l

   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

3. 错误3

   
   

   安装torchvision

   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

4. 错误4

   
   

   摆烂重装

   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

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)

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