李沐等主编的《动手学深度学习》Mxnet-cpu+gpu环境的搭建

一. Mxnet-cpu环境的搭建
1.安装miniconda；
2.下载本书的全部代码的压缩包，
链接: https://www.epubit.com/bookDetails?id=N38286&typeName=%E6%90%9C%E7%B4%A2.

3.在电脑某一磁盘创建文件夹“d2l-zh”，并将下载后的代码压缩包解压至该文件夹中，并在该目录文件资源管理器的地址栏输入“cmd”，进入命令行模式

4.进入cmd后，输入以下代码，配置国内镜像加速下载：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.conda创建虚拟环境，输入以下代码：

conda env create -f environment.yml

这里，我们以记事本方式打开看一下environment.yml文件。创建的虚拟环境名称就是：gluon

按entrer键，则虚拟环境已经创建好，如下图：

6.激活该虚拟环境，即：

activate gluon

7.进入虚拟环境后，在该虚拟环境下安装ipykernel（因为在notebook中打开，这个必须需要安装，否则连接不到核），即：

pip install ipykernel

8.在notebook中需要显示该虚拟环境名称，则输入：

python -m ipykernel install --user --name gluon --display-name gluon

9.安装notebook，即：

conda install notebook

10.进入notebook，查看虚拟环境，安装成功！！！

二.Mxnet-gpu环境的搭建
1.卸载cpu版mxnet，即：

pip uninstall mxnet

2.安装cuda10.0（无需安装对应的cudnn），此安装过程略；
3.修改environment.yml文件，将“mxnet ==1.4.0”改成“mxnet-cu100 ==1.5.0”，即

4.更新虚拟环境：

enter后，即可完成更新！！！