win11 3060安装cuda pytorch mxnet d2l

背景是跟着李牧的课程部署环境，目前平台是win11 + 3060，一路的坑，希望有所借鉴

首先是预备环境

1. 首先是下载源，这里就借别人的教程换源的教程

别扯什么清华、中科大、北理工、阿里、豆瓣什么的了，就北京外国语的最快，因为我都测试遍了

2. 准备conda，这里就别整什么minconda了。咋们不缺那点磁盘，直接上conda吧，里面jupyter什么的都有

安装conda
准备虚拟环境

必须在3.6以上，3.8一下，这里可以看pytorch cuda 的版本要求建议3.7，因为后面还要用TensorFlow
conda create --name d2l python=3.7 -y

3. 把驱动升级到最新，就在这里升级就没问题

下载cuda11.3

1. cuda下载

简述一下cuda把

cuda就是一个软件，cudann就是一系列插件。这下明白了吧。

重中之重cuda11.3是目前<2022年12月15日19:48:27>既能满足3060+pytorch+mxnet+d2l+TensorFlow的版本，低版本不行，高版本也不行。哎，我把cuda10.0，10.1，11.0，11.8都试了一遍。具体原因可以搜一下，讲的很明白。

2. 下载cudnn 11.x

文件名是这个 cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive
这里需要注册什么的，很简单。咋们的cuda是11.3的，需要下载cudnn 11.x
然后把下载下来的文件解压，放到

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3

注意理解cuda是软件，cudnn是插件的关系。

安装pytorch

这是torch的历史版本

1. 在里面找一个cuda11.3

conda install pytorch1.12.0 torchvision0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

2. 进入conda环境

conda activate d2l
conda install pytorch1.12.0 torchvision0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3. 检查pytorch是否成功

1. 进入虚拟环境d2l
2. python #这里进入ipython
3. import torch
4. print（torch.version)
5. print(torch.cuda.is_available())

安装Mxnet

1. 进入d2l环境中 conda activate d2l
2. pip install mxnet-cu113


安装d2l

1. pip install d2l

别加版本号，让自己适配就可以了，省事。不然会出现什么numpy版本不对之类的错误，赖得麻烦

下载课件 d2l

然后解压，课程是在pytorch文件夹下

以我的为例 F:\WorkSpace\d2l-zh\pytorch

juputer打开课件

在F:\WorkSpace\d2l-zh\pytorch目录下开一个cmd，然后直接输入命令就呈现了网页

jupyter notebook

进入index，就可以看到目录了