win10安装mxnet-gpu以及在jupyter notebook中使用虚拟环境

win10安装mxnet-gpu以及在jupyter notebook中使用虚拟环境

为了学习动手学习深度学习的课程，需要安装mxnet-gpu，遇到了以下几个问题，查了很多博客，但由于某些博客写得不大清楚浪费了很多时间，在此记录一下自己已经实现，能确保成功的方法

首先说一下遇到的问题：

1.conda install慢

2.mxnet-gpu目前不支持python3.7

3.jupyter notebook无法使用虚拟环境

解决方案如下：

1.conda install慢

使用清华的源，写博客时间是2020年1月30日，此时清华的源是可以使用的（之前关闭过，后来又恢复了），使用方法打开cmd，输入以下代码：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

第三行代码是用来生成.condarc文件的，该文件在c盘用户目录下，找到该文件后，将以下内容复制粘贴覆盖源文件，以使得conda install下载包的速度变快

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

2.mxnet-gpu目前不支持python3.7

创建一个虚拟环境，在虚拟环境中使用python3.6即可。
我是直接用的《动手学习深度学习》中给的enviroment.yml文件来创建的
创建方法：进入到enviroment.yml的路径后
conda env create -f environment.yml
enviroment.yml文件内容如下，创建记事本，复制粘贴一下内容进去后改后缀为yml即可

name: gluon
dependencies:
- python=3.6
- pip:
  - mxnet-cu100     
  - d2lzh==0.8.11
  - jupyter==1.0.0
  - matplotlib==2.2.2
  - pandas==0.23.4

激活虚拟环境

conda activate gluon

不知道是不是我哪里操作不对，我装好的虚拟环境里并没有mxnet的包，所以在激活环境的目录里输入

(gluon)你的路径> conda install mxnet-gpu

即可完成mxnet-gpu的安装，我没有装cuda，这一步我看下载里面会自动下载cuda-toolkit，所以我猜测并不需要手动装cuda。

3.jupyter notebook无法使用虚拟环境

这一步我没有验证过，只是确保这种能用，但其中可能会有冗余步骤，欢迎大神指出
在刚刚激活的环境下

(gluon)你的路径> conda install ipykernel

再开一个cmd，直接写

你的路径> conda install ipykernel

在激活环境下

(gluon)你的路径> python -m ipykernel install --name gluon

开启jupyter notebook

(gluon)你的路径> jupyter notebook

在右侧new下可以看到有Python3和刚刚创建的gluon两个环境，选择gluon就可以了