【深度学习】使用d2l包和相关环境配置的一些血泪心得

目录

  • 一 引言
  • 写给:
  • 以下:
  • 二 关于anaconda的配置
  • 1 anaconda的安装过程
  • 2 d2l包和pytorch包的下载
  • 1 创建新环境
  • 2 添加镜像源
  • 1 . 给conda添加镜像源
  • 2 . 给pip添加镜像源
  • 3 . 如果你在科学上网
  • 3 d2l包和pytorch包的下载
  • 3 kaggle
  • 一 引言

    写给:

    初学深度学习的同学
    缺少环境错误排查经验的同学
    以李沐老师B站机器学习课程,dive into deep learning网站为教材学习的同学

    以下:

    皆为本人所踩的雷 , 也在排查错误中花费了许多时间 , 获得了一些经验
    本人使用的cpu版的pytorch
    现已经整理碰到的许多的坑 , 也添加了一些自己的分析 , 希望可以帮助到大家

    二 关于anaconda的配置

    1 anaconda的安装过程

    注意点
    1 安装的时候最好不要直接安装到c盘(如果c盘空间不富裕的话)
    因为它会越来越大 , 直至我重装系统的时候已经有50g大小了
    2 安装的时候有个添加到环境变量(add to path)最好勾选上 , 不然可能后边还是要添加到环境变量 , 稍微有些麻烦

    2 d2l包和pytorch包的下载

    1 创建新环境

    最好不要把所有需要的包都直接在base环境里
    可以创建一个新环境
    创建命令:
    conda create -n newd2l python=3.7

    newd2l : 这个环境的名称叫做newd2l , 读者可自行更改
    py=3.7 : 创建的python版本是3.7
    d2l : 这里是l是小写英文字母l , 不是1

    提示 : python最好是3.7版本 , 本人起初安装了3.6的版本 , 有一些代码无法运行(因为有更新) , debug好久
    例1 本人在3.6中收到 grad can be implicitly created only for scalar outputs的报错 , 但是3.7就可以运行
    例2 pip install d2l 搜索到的d2l是0.17.0的版本 , 而不是所需的0.17.5的版本 , 有一些不兼容的地方

    2 添加镜像源

    为什么要添加镜像源?
    anaconda的服务器在境外 , 国内下载速度十分缓慢甚至下载断链失败的情况
    使用镜像源可以下载的更快更稳一些

    1 . 给conda添加镜像源

    按照路径 , 找到 此电脑 – C盘 – 用户 – 你的账户名 – .condarc 文件
    如果没找到 , 自己新建一个.condarc文件 , 文件名字是空的 , 就一个.condarc后缀

    用记事本方式打开即可
    复制并粘贴以下代码以设置镜像源

    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - http://pypi.douban.com/simple/
      - defaults
    show_channel_urls: true
    

    这里添加了3个镜像源 , 自己可以再找别的镜像源按照以上的格式粘贴上去即可

    如果你不能修改后缀名
    尝试如下操作

    以上设置对用conda install 命令来下载包时有效

    2 . 给pip添加镜像源

    在 此电脑 – C盘 – 用户 – 你的账户名 文件夹里创建一个pip文件夹
    在pip 文件夹里创建 pip.ini 文件

    记事本方式打开
    赋值粘贴以下代码

    [global]
    index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    extra-index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    		https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    		https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    		http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    		https://pypi.org/simple/
    trusted-host = pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    		pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    		mirrors.aliyun.com
    		pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    		pypi.mirrors.ustc.edu.cn
    		pypi.org
    
    

    index-url 是设置镜像源 上边设置了多个镜像源
    trusted-host 设置信任这些网站

    以上设置对用 pip install 命令来下载包时有效

    3 . 如果你在科学上网

    可以选择暂时关闭科学上网 , 如果执意坚持
    还需要设置代理服务器

    1 在 .condarc 文件中再添加

    proxy_servers:
      http: http://127.0.0.1:7893
      https: http://127.0.0.1:7893
    ssl_verify: false
    

    此处的7893修改成你的端口名

    2 在 pip.info 文件中再添加

    proxy    = http://127.0.0.1:7893
    

    如下图所示

    3 d2l包和pytorch包的下载

    1 打开anaconda prompt

    2 切换到目录二.2.1中你创建的新环境

    3 输入 pip install d2l

    然后等待 , 如果碰到选择yes or no , 输入y , 敲击回车
    等待它下载安装完成

    现在d2l 0.17.5 就已经安装好了

    4 pytorch的安装
    如果你是安装cpu版的torch , 输入
    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
    即可

    如果你是安装gpu版的torch , 移步链接
    https://zh-v2.d2l.ai/chapter_installation/index.html
    有问题请查看评论区和自行搜索
    (推荐: gpu更合适
    本人由于囊中羞涩 , 无力置换老电脑 , 没有NVIDIA的显卡 , 无奈使用cpu版)

    3 kaggle

    提供免费算力的宝藏网站
    在本人电脑代码由于版本原因出现bug却又找不出原因时 ,
    暂时使用了这个网站进行跑代码训练

    如何在kaggle中如何导入所需的包?例如d2l?
    只要输入
    !pip install d2l
    点击运行 , 就可以进行d2l这个包的下载了

    如果你是属于配置较低的电脑 , 也可以把代码放在这里运行

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