结合李沐动手学深度学习配置环境

Anaconda

ubuntu可以看这个博文：Ubuntu安装Anaconda详细步骤
windows:
从官网上下载对应版本的anaconda,https://www.anaconda.com/。
也可以通过镜像源下载：清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
(大家安装完了千万不用pip install jupyter在一个虚拟环境里，我上一个anaconda就是这样没的。上一个卸载：先找到anaconda安装位置运行uninstall.exe,这是普通卸载，要想卸载干净就是要安装anaconda-clean包，然后运行anaconda-clean --yes,参考：Anaconda||（踩坑无数，含泪总结！！！）Anaconda的卸载与安装（tensorflow+Keras+spyder+添加镜像源）)
回到正题，就是运行下载的.exe文件，next，I agree ,Just me，选择安装路径，记住自己选择的安装路径。
然后到Advanced Installation Options界面，有个Add Anaconda3 to my PATH environment variable这个不要选，我们手动添加环境变量，下面的选项选择。再点Next就安装完成了。
手动添加环境变量，在搜索框输入环境变量，会出来一个编辑系统环境变量，在下面系统变量的框中找到path,点编辑，弹出一个框再点新建，添加下面三个路径即可。这个路径是自己的安装路径。

D:\Anaconda3
D:\Anaconda3\Scripts
D:\Anaconda3\Library\bin

测试。打开命令行输入

conda --version

出来版本号就是成功了。
jupyter有kernel，可能刚开始jupyter的kernel中没有你的虚拟环境。就在自己虚拟环境下运行。然后在虚拟环境下运行jupyter notebook 再看就有自己虚拟环境的kernel了。

conda install nb_conda_kernels

创建虚拟环境

点开Anaconda Prompt (Anaconda3)。

conda create --name d2l python=3.9

创建环境。
按照CPU版本的pytorch。很快，可以换其他镜像

pip install torch torchvision -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
pytorch

GPU

先装驱动，然后装cuda,cudnn是一些文件，把这些文件移到cuda文件夹下即可,cuda和cudnn的版本要匹配。pytorch GPU安装都差不多一样，在自己的虚拟环境下安装，找到对应版本的.whl文件，下载，cd到.whl文件的位置，运行下面指令下载即可。somewhat.whl是你下载的whl文件的名称.

pip install somewhat.whl

Ubuntu20.04、22.04安装nvidia显卡驱动——超详细、最简单
ubuntu20.04下cuda和cudnn安装
windows NVIDIA驱动安装以及cuda,cudnn
windows cuda cudnn安装
pytorch GPU安装地址推荐很快，我感觉直接下载对应的whl安装即可，whl安装方法可以看下面博文：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pytorch GPU安装教程
安装包的时候不管是tensorflow，keras还是torch,torchvision等要注意版本号的对应。
可能遇到要下载多个版本cuda的情况，我在ubuntu下试过的。设置个软连接。
ubuntu下安装多版本cuda及切换