jupyter d2l
时间: 2025-04-25 10:36:59 浏览: 30
### Jupyter Notebook 和 D2L 教程及相关资源
#### 使用 Jupyter Notebook 的优势
Jupyter Notebook 是一种广泛使用的交互式开发环境,支持多种编程语言,尤其适合数据分析、机器学习等领域的工作。其主要特点在于能够创建和共享包含实时代码、方程式、可视化图表以及叙述性文本的文档[^1]。
#### 关于Dive into Deep Learning (D2L)
《Dive into Deep Learning》是一本全面介绍深度学习原理及其应用的书籍,由多位知名学者编写而成。该书不仅提供了理论讲解,还配套有丰富的实践案例研究。书中所有的实验均可以在 Jupyter Notebook 中运行,这使得读者可以边学边练,加深理解[^3]。
#### 获取官方教程和其他辅助材料
- **官方网站**: 可以访问[D2L官网](http://d2l.ai/)获取最新版本教材及对应章节的 Jupyter Notebooks 文件下载链接。
- **GitHub 仓库**: 在 GitHub 上存在专门维护本书内容同步更新的仓库,地址为[d2l-ai/d2l-en](https://github.com/d2l-ai/d2l-en),这里包含了所有源码文件以及社区贡献者提交的相关改进补丁等资料。
#### 安装配置指南
为了更好地利用这些资源,在本地环境中安装并配置好必要的软件包是非常重要的一步。推荐按照如下方式进行设置:
对于 Python 用户来说,建议通过 Anaconda 发行版来管理依赖关系,并建立独立虚拟环境执行以下命令完成安装过程:
```bash
conda create --name d2l python=3.8
conda activate d2l
pip install jupyter matplotlib requests tqdm mxnet pytorch torchvision pandas scikit-learn gluoncv ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
```
上述操作完成后即可顺利打开并编辑 `.ipynb` 格式的笔记本文档了。
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