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李沐深度学习环境搭建

时间: 2025-02-12 08:17:20 浏览: 43

### 李沐深度学习环境搭建教程 #### 使用Anaconda安装Python和必要的库为了快速建立一个适合深度学习的研究和开发环境，推荐使用Anaconda来管理Python版本以及各种依赖项。通过Anaconda可以方便地创建独立的工作空间，并且能够轻松获取由社区维护的各种科学计算工具。 ```bash # 安装Miniconda或Anaconda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` #### 创建并激活虚拟环境一旦有了Anaconda的基础设置之后，就可以基于它构建一个新的虚拟环境用于特定项目的需求： ```bash # 创建名为dl_env的新环境 conda create --name dl_env python=3.9 # 激活该环境 conda activate dl_env ``` #### 安装PyTorch或其他AI框架对于希望跟随李沐教授的教学材料进行实践的学习者来说，通常会选择安装PyTorch作为主要的深度学习平台之一。这是因为PyTorch具有动态图机制，在研究领域非常受欢迎；而且李沐在其著作《动手学深度学习》中也选择了PyTorch作为示例代码的主要编程接口[^1]。 ```bash # 查看官方文档获得最新的稳定版命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 验证安装成功与否完成上述步骤后，可以通过简单的测试程序确认一切正常工作： ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('No CUDA detected') ```

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