d2l

【python错误】Pytorch1.9 ImportError: cannot import name ‘zero_gradients‘

错误提示：ImportError:cannotimportname‘zero_gradients’from‘torch.autograd.gradcheck’(/root/miniconda3/envs/d2l
hallo128·2024-02-04 09:35

2401251-pytorch、d2l

d2l放到mac的类似目录下
代码猪猪傻瓜coding·2024-01-31 02:26

1月下半笔记（个人向）

最近才开始看d2l（这种东西早该在两年前看的，拖到现在了）为了做项目还得学一手OpenGL（被windows安装GLFW逼疯了）1.15打完ICPCECfinal回来，也许可以出一篇博客写下简单的题解。
cqbzcsq·2024-01-19 21:45

d2l包安装教程

目录一、下载d2l包1、错误的安装方法2、正确的安装方法二、可能会遇到的问题1、网络超时导致下载中断2、windowspowershell激活虚拟环境时报错一、下载d2l包直接按照教程安装—动手学深度学习
奉系坤阀·2024-01-19 09:20

mxnet版本与numpy，requests等都不兼容问题

问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests，而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。
Bian~·2024-01-19 01:01

《动手学深度学习》组队学习——Task1-2打卡

1.在Navigator界面，尝试创建d2l环境，并在base和d2l环境下安装了pytorch（咱也不知道这步是不是多余）。
Jessy佳音·2024-01-14 07:55

cannot import name ‘nn‘ from ‘torch‘ (unknown location)

安装d2l时，pipinstalld2l多等一会，出现（base）才算结束，我就是之前
Cupid_BB·2024-01-06 06:01

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data
Windsky23·2023-12-22 11:03

动手学深度学习-d2l的plot使用

绘制函数y=x的3次方-x的-1次方在x=1处的切线x=np.arange(0,3,0.1)d2l.plot(x,[f(x),4*(x-1)],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangentline(x=1)'])绘制不同均值、不同方差的正态分布defnormal(x,mu,sigma):p=1/math.sqrt(2*math.pi*sigma**2)returnp*np.
heibut不相信眼泪·2023-12-19 08:17

Python当中的repeat()函数和repeat_interleave()函数剖析和对比

最近在学习沐神的d2l的时候，深受其中代码的折磨，有些函数真的是从来没见过，组合起来更是让人头皮发麻，根本看不懂代码在写些什么。
BugMaker2002·2023-12-04 13:22

Python包的冲突问题（血泪教训）

这两个都很重要记得自己在安装李沐老师的动手深度学习d2l的包的时候，没注意python版本3.9，只关注了包的版本，发现冲突以后自己一点
Qodi·2023-12-03 14:58

Pycharm中使用matplotlib绘制动态图形

Pycharm中使用matplotlib绘制动态图形最终效果最近用pycharm学习D2L时发现官方在jupyternotebook交互式环境中能动态绘制图形，但是在pycharm脚本环境中只会在最终plt.show
月见团子tsukimi·2023-12-01 11:58

module ‘d2l.torch‘ has no attribute ‘train_ch3‘

解决方法：方法1：如果没有安装d2l，请安装详细步骤见安装d2l方法2：先卸载旧的版本pipuninstalld2l再下载新的版本，需要以管理员身份运行下载指令pipinstalld2l==0.17.5
In 2029·2023-11-24 21:43

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了，直接调用就行了完整代码：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size
Narnat·2023-11-20 14:47

李沐深度学习环境安装（包括pytorch和d2l）

李沐深度学习环境安装（包括pytorch和d2l）目录一、安装Anaconda3二、安装GPU版本的pytorch三、使用jupyternotebook运行李沐书籍的源码目录一、安装Anaconda3进入
大叔_CGD·2023-11-19 14:16

【深度学习】李沐动手学习深度学习-环境配置

本人通过远程连接实验室服务器linux系统进行配置,课程配套电子版：动手学习深度学习服务器已安装anaconda3，因此不用安装miniconda.1.首先创建d2l环境#创建环境名称为d2l环境condacreate
赵小闲·2023-11-19 14:41

李沐的学习Pytorch环境配置

如果没有梯子，按照清华源配置清华源conda配置最好下载1.11版本torch那一套然后装d2l版本可以装pipinstalld2l=0.17.6然后可以用http://localhost:8889/notebooks
菜菜小堡·2023-11-19 14:09

动手学深度学习——循环神经网络的简洁实现（代码详解）

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l
緈福的街口·2023-11-19 01:30

Pytorch D2L Subplots方法对画图、图片处理

问题代码defshow_images(imgs,num_rows,num_cols,titles=None,scale=1.5):#@save"""绘制图像列表"""figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=d2l.plt.subplots(num_rows,num_cols,figsize=figsize)axes=axes.flatten()f
张志翔的博客·2023-11-17 13:06

AutoDL虚拟环境配置&&D2l库的安装简明教程

创建自定义环境1.创建虚拟环境condacreate-n[创建名字]python=[pythonversion]condainitbash&&source/root/.bashrc#更新bashrc当中的环境变量condaactivate[创建的虚拟环境]2.安装软件依赖注意：这里的Pytorch版本要看一下是不是GPU的使用condalist查看#安装pytorchcudatoolkit=11.
C小白爬坑日记·2023-11-14 04:35

7.现代卷积神经网络3-GPT版

HardWare6、数据集7、AlexNet的改进的地方8、AlexNet架构-卷积+池化9、AlexNet架构-卷积+池化10、AlexNet架构-全连接层11、更多改变细节12、复杂度分析13、总结二、D2L
霸时斌子·2023-11-09 13:28

d2l包下载出错与module ‘d2l.torch‘ has no attribute_ 问题解决

在学习李沐老师的《动手学深度学习》的时候需要下载d2l软件包但经常会出现下载错误或是版本不对造成代码运行错误因为一开始是查到的解决方法是通过下面的网站下载.whl文件来安装，试过以后发现能用但后来报错越来越多
lianyudabaie·2023-11-03 08:24

3.线性神经网络-3GPT版

买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L
霸时斌子·2023-11-03 06:23

2.预备知识-3GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1数据操作数据预处理一、N维数组样例二、创建数组三、访问元素四、数据操作D2L注意点五、数据预处理D2L注意点六、QANo.2线性代数一
霸时斌子·2023-11-03 06:52

4.多层感知机-3GPT版

收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L
霸时斌子·2023-11-03 06:14

4.多层感知机-2简化版

收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L
霸时斌子·2023-11-02 01:41

2.预备知识-2简化版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1数据操作数据预处理一、N维数组样例二、创建数组三、访问元素四、数据操作D2L注意点五、数据预处理D2L注意点六、QANo.2线性代数一
霸时斌子·2023-11-02 01:10

9.现代循环神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1门控循环单元（GRU）一、GRU二、D2L代码注意点三、QANo.2长短期记忆网络（LSTM）一、LSTM二、D2L代码注意点三、QANo
霸时斌子·2023-11-02 01:35

动手学深度学习 - 学习环境配置

Miniconda1.1下载miniconda31.2环境变量配置1.3安装成功测试1.4配置文件1.5使用conda创建、使用、删除环境1.6conda常用命令2、使用miniconda安装d2l2.1下载d2l
S_numb·2023-11-01 11:39

Pycharm安装jupyter和d2l

安装jupyter:jupyter是d2l的依赖库，没有它就用不了d2lpycharm中端输入pipinstalljupyter安装若失败则：若网速过慢，则更改镜像源再下载：pipconfigsetglobal.index-urlhttps
Narnat·2023-10-31 10:00

4.多层感知机

收敛定理5、XOR问题6、总结二、多层感知机1、XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L
霸时斌子·2023-10-29 20:01

8.循环神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1序列模型一、序列模型二、D2L代码注意点三、QANo.2文本预处理一、D2L代码注意点二、QANo.3语言模型一、语言模型二、D2L
霸时斌子·2023-10-29 20:24

kaggle使用d2l包

步骤一：查找d2l包下载位置终端输入pipshowd2l步骤二：上传d2l包到input点adddata右边的上传按钮步骤三：添加如下代码importsyssys.path.append("..
xxxibolva·2023-10-29 18:23

7.现代卷积神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet二、D2L代码注意点三、QANo.2使用块的网络VGG一、VGG二、D2L代码注意点三
霸时斌子·2023-10-28 07:26

3.线性神经网络

买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解9、总结二、基础优化算法1、梯度下降2、学习率3、小批量随机梯度下降4、批量大小5、总结三、线性回归的从零开始实现1、D2L
霸时斌子·2023-10-28 05:54

6.卷积神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1卷积层一、从全连接到卷积二、卷积层三、代码四、QANo.2卷积层里的填充和步幅一、填充和步幅二、D2L代码注意点三、QANo.3卷积层里的多输入和多输出通道一
霸时斌子·2023-10-28 05:24

13.计算机视觉

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1数据增广一、数据增广二、D2L代码注意点三、QANo.2微调一、微调二、D2L代码注意点三、QANo.3第二次竞赛树叶分类结果No.4
霸时斌子·2023-10-28 05:08

动手学深度学习-准备工作-利用WSL2安装Ubuntu系统并搭建深度学习环境

深度学习环境搭建2.1安装miniconda2.1.1创建虚拟环境2.1.2激活环境2.2安装英伟达驱动2.3安装pytorch测试是否安装成功2.4安装cuda配置环境变量2.5安装cudnn3.安装d2l
库行僧·2023-10-22 19:14

[ConvNet]卷积神经网络概念解析

其实在d2l这本书中，我们接触过用深度神经网络去识别一个图像，并且对其进行一个分类操作，核心原理是将图像展开成一维tensor，然后作为特征进行检测。
ViceMusic5·2023-10-18 17:21

Windows下深度学习环境配置(CPU&GPU版本)【李沐-动手学深度学习】

文章目录1.安装入门了解2.创建虚拟环境3.记事本与d2l软件包的安装终端中找不到d2l怎么办4.跑个实例试试吧5.JupyterNoteboo运行自己的代码6.参考资料1.安装入门了解直接看李沐老师的安装视频对于小白来说很劝退
YprgDay·2023-10-15 19:43

李沐机器学习环境配置相关

李沐机器学习环境配置相关condapython环境安装指令安装miniconda安装cpu版本torch安装jupyter测试GPU是否可以使用conda退出conda环境condadeactivate进入都d2l
伪NChris·2023-10-15 07:57

配置深度学习环境：在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本

安装须知：先从创建虚拟环境说起~在Anaconda中创建python版本为3.9，名称为d2l的虚拟环境condacreate--named2lpython=3.9-y补充：查看base下所有的虚拟环境
猫姑娘lea·2023-10-08 19:39

使用tensorboard查看模型

1、安装在pytorch的环境下，安装tensorboard和tensorflowcondainstalltensorboardcondainstalltensorflow我安装在虚拟环境d2l中验证是否安装成功
盐巴饭团193·2023-10-06 19:28

李沐深度学习笔记（利用pytorch的深度学习框架实现线性回归）

获取数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data(true_w,true_b,1000)#调用d2l
小蔡是小菜·2023-09-25 17:25

【动手学深度学习-Pytorch版】序列到序列的学习（包含NLP常用的Mask技巧）

在d2l官方文档中有很多的内容是根据英文版直译过来的，其中有很多空乏的句子，特别是对于每个模块的描述中，下面我提供一种全新的思路来理解整个
い☞殘風☜、™·2023-09-25 05:17

解决d2l在anaconda经常安装失败的问题

李沐老师《动手学深度学习》配套一个d2l-zh用来学习非常方便，但是经常出现下载d2l失败的问题anaconda安装时大部分的库已经下好了，直接pipinstalld2l经常出现版本冲突采用最直接的办法在
wwse·2023-09-24 16:28

循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录6、循环神经网络6.4、循环神经网络（`RNN`）6.4.1、理论部分6.4.2、代码实现6.5、长短期记忆网络（`LSTM`）6.5.1、理论部分6.5.2、代码实现6.6、门控循环单元（`GRU`）6.6.1、理论部分6.6.2、代码实现6、循环神经网络6.4、循环神经网络（RNN）6.4.1、理论部分原理图更新隐藏状态Ht=Φ(Whhht−1+WhxXt+bh)H_t=Φ(W_{hh
来杯Sherry·2023-09-18 17:45

循环神经网络——上篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录6、循环神经网络6.1、序列模型6.1.1、序列模型6.1.2、条件概率建模6.1.2、代码实现6.2、文本预处理6.2.1、理论部分6.2.2、代码实现6.3、语言模型和数据集6、循环神经网络6.1、序列模型6.1.1、序列模型序列模型主要用于处理具有时序结构的数据，**时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。p(x)=p(x1)⋅p(x2∣x1)⋅p
来杯Sherry·2023-09-18 17:14

循环神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录6、循环神经网络6.7、深度循环神经网络6.7.1、理论部分6.7.2、代码实现6.8、双向循环神经网络6.8.1、理论部分6.8.2、代码实现6.9、机器翻译6.9.1、理论部分6.10、编码器解码器架构6.10.1、理论部分6、循环神经网络6.7、深度循环神经网络6.7.1、理论部分设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪）来确保合适
来杯Sherry·2023-09-18 17:14

跟着李沐学AI（动手学深度学习 PyTorch版）学习笔记——03安装（环境配置d2l、pytorch）（python3.7版本+Windows+各种问题解决措施）

第一步：根据操作系统下载并安装Miniconda1.下载Miniconda下载地址2.在安装过程中需要勾选“AddAnacondatothesystemPATHenvironmentvariable”选项3.检验win+R，输入cmd，在文本框输入conda--version第二步:下载包含本书全部代码的压缩包。1.点击该链接+点击jupyter记事本下载压缩包2.解压该压缩包3.在解压后的文件夹
依洛(^_^)简·2023-09-18 10:01
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