关于安装李沐深度学习d2l包报错的解决办法（保姆教程）

目录：d2l包安装失败的解决过程

• 前言
• 一、李沐提供的安装方式
• • 1. 创建一个新的环境
  • 2. 激活 d2l 环境
  • 3. 安装深度学习框架和d2l软件包
  • • 3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本
    • 3.2 安装d2l包
• 二、安装报错
• 三、解决办法
• 四、检验是否安装成功

因为换了新电脑，所以环境都是从零开始配置，但是在安装李沐深度学习里常用的d2l包的时候，确实频繁报错。

这里总结一下我的报错原因，希望大家在遇到bug的时候能够从容面对。

1. 创建一个新的环境

conda create --name d2l python=3.8 -y

2. 激活 d2l 环境

conda activate d2l

3. 安装深度学习框架和d2l软件包

在安装深度学习框架之前，请先检查你的计算机上是否有可用的GPU。 例如，你可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装CUDA。 如果你的机器没有任何GPU，没有必要担心，因为你的CPU在前几章完全够用。 但是，如果你想流畅地学习全部章节，请提早获取GPU并且安装深度学习框架的GPU版本。

3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本

pip install torch==1.11.0pip install torchvision==0.12.0

3.2 安装d2l包

pip install d2l==0.17.5

但是按照上面的安装流程，后面会频繁报错，因为有些包下载不下来，网速很慢。



换国内源也没用：

一时之间陷入两难的境地！

我们去d2l包的官方网站，然后将包下载下载，放到环境路径下，然后再选择安装。

d2l的官方网站为：

https://www.cnpython.com/pypi/d2l/download

下载下来即可，我下载后的位置为：

D:\Anaconda\envs\PyTorch

cd 到本地d2l的文件目录：

然后运行下列命令进行安装：

pip install d2l-0.15.1-py3-none-any.whl

可以看到，下载速度很快！

最终，安装成功！

运行命令：

conda list

可以看到，顺利安装成功！

来源地址：https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/127795541