d2l

d2l绘图不显示的问题

1、出现的问题：我们在学习李沐大神的《动手学深度学习》这本书的时候，复现书中的源代码，导入d2l这个绘图工具包的时候，图片不显示。
咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:13

d2l的一些理论知识的整理【1】

目录考试知识整理引言2预备知识2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3.线性回归的简洁实现3.4.softmax回归3.5.图像分类数据集3.6.softmax回归的从零开始实现3.7.softmax回归的简洁实现4多层感知机4.1.多层感知机4.2.多层感知机的从
懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

[d2l]线性回归的简单实现

生成数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.sythetic.data(true_w,true_b,1000)读取数据集defload_array(data_arrays,batch_size):#创建Tensor类型数据集dataset=data.TensorDataset(*data_arrys)returnd
小菜Doggy·2023-09-07 18:00

动手学深度学习d2l.Animator无法在PyCharm中显示动态图片的解决方案

fromd2limporttorchasd2l一、问题描述运行d2l的训练函数，仅在控制台输出以下内容，无法显示动态图片（训练监控）二、解决方案修改d2l.Animator的add函数，以下分别是修改前的代码及修改后的代码
枯木何日可逢春·2023-09-07 07:50

no module d2l

开始学习的时候总是提示没有d2l的包我就在jupyter外边的环境中安装了但是一直给我提示的是没有这个包之后发现原来是我安装的是d2lzh但是官方直接引入的是d2l安装好这个还需要mxnet
乔大叶_803e·2023-09-02 23:22

动手深度学习：08 线性回归（线性回归的从零开始实现）（二）

1、线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器d2l包可以直接在conda的prompt里面输入命令pipinstall-Ud2l来安装%
xiao52x·2023-09-01 21:45

Pytorch机器学习的一般训练方法整理

文章目录一、前言二、代码1.调用方法2.具体实现一、前言该训练方法是根据李沐老师的d2l包整理出来将所有涉及到训练部分的d2l包方法都抽取出来进行了逐行注释说明新增训练权重的自动保存功能新增断点续训功能重写了可视化部分的代码数据读取部分可以参考此文章中针对训练数据的批量增强与加载
什么都干的派森·2023-08-31 13:18

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（二）：随书源码及ipynb预览、数学符号

├──mxnet├──paddle├──pytorch└──tensorflow1.3pytorch目录列表d2l
郭老二·2023-08-31 05:25

Python、Miniconda、Jupyter Notebook、d2l安装

注意：安装Conda后不必再安装Python,Conda中包含PythonPython安装（windows版）官网https://www.python.org/downloads/windows/本次使用的版本是python3.10.10python-V注意：V大写点击下载好的安装包注意勾选下图所示的选项添加国内的Python镜像源注意：镜像源添加一个清华大学：https://pypi.tuna.
琛赂·2023-08-29 19:31

PyTorch DataLoader 报错 “DataLoader worker exited unexpectedly“ 的解决方案

注意：博主没有重写d2l的源代码文件，而是创建了一个新的python文件，并重写了该方法。
枯木何日可逢春·2023-08-29 02:39

报错问题：AttributeError: module ‘d2l‘ has no attribute ‘load_array‘

学习李沐老师在B站上讲的《动手学习深度学习pytorch版》时，运行d2l.load_array()出现错误。重新下载了很多版本都没有找到问题。最后发现时导入包时出现错误。将importd2l修改为fromd2limporttorchasd2l即可解决
HitStuHan·2023-08-27 04:22

【李沐】3.5、softmax回归的从0开始实现

PyTorch库importtorch#从IPython库中导入display模块，用于在交互式环境中显示内容fromIPythonimportdisplay#从d2l.torch模块中导入torch作为d2l
守望↪星空·2023-08-21 05:51

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十）：使用PyTorch框架实现线性回归

AI学习目录汇总1、生成数据生成数据的函数在d2l中：d2l.synthetic_dataimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w
郭老二·2023-08-07 19:49

d2l 线性回归的从零开始实现

文章目录线性回归的从零开始实现1.构造人造数据集2.data_iter每次读取一个小批量3.定义初始化模型参数4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练过程线性回归的从零开始实现导入需要使用的包数据流水线、模型、损失函数、小批量随机梯度下降器1.构造人造数据集y=xw+b+cfeature,label=synthetic_data(w,b,num)detach().numpy()有些版本
树和猫·2023-08-07 02:05

d2l 线性回归的简洁实现

文章目录线性回归的简洁实现1.生成数据集2.调用框架现有api来读取数据3.使用框架预定义好的层4.初始化模型参数5.均方误差6.实例化SGD实例（优化算法）7.训练线性回归的简洁实现上一节张量：数据存储、线性代数；自动微分：计算梯度开源框架，可自动化基于梯度的学习算法中重复性的工作数据迭代器、损失函数、优化器、神经网络层使用深度学习框架简洁实现线性回归模型生成数据集1.生成数据集importnu
树和猫·2023-08-07 02:34

D2L学习记录-10-词嵌入word2vec

NLP-1-词嵌入(word2vec)参考:《动手学深度学习Pytorch第1版》第10章自然语言处理第1、2、3和4节(词嵌入)词嵌入(word2vec)：词向量：自然语言中，词是表义的基本单元。词向量是用来表示词的向量。词嵌入(wordembedding)：将词映射为实数域向量的技术称为词嵌入。词嵌入出现的原因：由于one-hot编码的词向量不能准确表达不同词之间的相似度（任何两个不同词的on
@ZyuanZhang·2023-08-05 22:37

成功解决：ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。

报错截图展示：在更新的d2l时，输入pipinstalld2l--upgrade的更新命令，出现了以上的报错。报错原因：安装所需的权限不够，安装在系统目录下的包，需要访问管理员权限。
red_green灯·2023-08-01 16:49

重新审视MHA与Transformer

事实上，早在一年前博主就已经分别介绍了两者：各种注意力机制的PyTorch实现、从零开始手写一个Transformer，但当时的实现大部分是基于d2l教程的，这次将基于PyTorch源码重新实现一遍。
Iareges·2023-08-01 12:04

线性神经网路——线性回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

3.1.1、PyTorch从零实现线性回归%matplotlibinlineimportrandomimporttorch#d2l库中的torch模块，并将其用别名d2l引用。
来杯Sherry·2023-07-25 11:13

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算3.2.2、交叉熵损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算softmax函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。y^=softmax(o)
来杯Sherry·2023-07-25 11:38

李沐动手学深度学习pytorch:如何添加d2l，希望给到大家帮助

第一步：进入网站Pythond2l项目安装包(第三方库)下载资源&安装指南页面-PyPI-Python中文网(cnpython.com)第二步：点击这个第三步：下载这个文件第四步：保存在你环境的目录下面（也有可能是保存在环境文件里，反正多尝试，保存到这里不行就换个地方，可能每个人都不一样，我也是看了很多人的博文才发现的，希望大家耐心尝试），这里我放一下我保存到的界面，我是放在了这个目录下面第五步：
师师爱吃西瓜·2023-07-16 09:44

安装d2l出现错误：“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement d2l (from versions: none)”

安装d2l出现以下错误：升级pip版本也无法解决。
一米八五羊毛菌·2023-07-16 09:43

pip install d2l提示ERROR: Could not build wheels for pandas

pipinstalld2l会报这个错解决办法：pipinstalld2l==0.17.0另一种方法：去d2l包的官方网站，然后将包下载下来，然后再在cmd窗口安装。
弓早早o_O·2023-07-16 09:10

python+pytorch+d2l 超详细安装攻略

python安装包官网安装验证python模块安装安装模块安装位置查询是否成功cuda驱动安装查询cuda驱动支持版本官网安装查询安装pytorch安装查询cuda驱动版本pytorch官网查询是否成功d2l
小菜白鸟丶·2023-07-16 09:10

__init__.py 文件用法

当运行代码importd2l时，会执行文件夹d2l下的_init_.py文件。如图所示如果要导入该文件夹下的Python函数。init.py用法1目录结构如下--base_dir|--d2l||--t
快叫我小白·2023-07-15 16:22

d2l学习_第六章_搭建网络

x.1layerandblock网络模型由layer层和module块组成。多个layer形成层组，层组即为block块。layer和block都是由module的子类构成的，而net(x)实际上调用的是net.__call__(x)。无论是自定义块还是自定义层都需要定义__init__和__forward__方法。其中nn.Sequential方法用于叠加多个层，可以参考nn.ModuleLis
樱木之·2023-06-22 22:24

＜4＞【深度学习 × PyTorch】一定要掌握的 微积分知识 | d2l简介 | 附 问题解决：正确安装 d2l 模块 | 再遇xxx‘time‘ has no attribute ‘clock‘

曾经想共度余生的人，可能如今和我们没有半点关系~零碎的岛屿总会找到海，慢慢即漫漫。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者
追光者♂·2023-06-18 04:05

MacbookPro(M2)配置jupyter + d2l + tensorflow遇到的一些问题

首先是在安装顺序上出现的问题：d2l与jupyter的冲突问题如果先安装d2l，再安装jupyter会导致jupyter显示“500:InternalServerError”如果先安装jupyter再安装
沐浈·2023-06-17 22:56

d2l学习_第三章线性回归/欠拟合过拟合/权重衰减

x.1LinearRegressionTheoryx.1.1Model线性回归的模型如下：我们给定d个特征值x1,x2,...,xdx_1,x_2,...,x_dx1,x2,...,xd，最终产生输出yhat，我们产生的yhat要尽量拟合原来的值y，在这一拟合过程中我们通过不断修改w1,...,wd和bw_1,...,w_d和bw1,...,wd和b来实现。x.1.2StategyorLoss如何
樱木之·2023-06-17 07:27

2023.6.8小记——嵌入式系统初识、什么是ARM架构？

今天还挺充实的，早上在图书馆本来想学一下notion，结果看李沐老师的动手深度学习看到十点半，在电脑上配置了李沐老师的d2l和jupyter，等后续有时间的时候再继续学。
安和橋北·2023-06-12 10:08

d2l机器翻译数据集

着重讲解一下机器翻译数据集的文件处理，以及最终返回了什么目录1.载入文件2.文本预处理3.词表4.集成封装5.总结返回值1.载入文件#@saved2l.DATA_HUB['fra-eng']=(d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')#@savedefread_data_nmt():"""载⼊“英语
我想吃鱼了，·2023-04-19 05:18

d2l解码编码器与seq2seq

seq2seq难死了，卡了好久，好不容易有些头绪了。。。目录1.编码器与解码器1.1原理1.2实现2.seq2seq2.1构造编码器2.2构造解码器repeat与cat探索总结nn.rnn\GRU\LSTM输入输出看一下解码器的输出2.3损失计算2.4训练2.5预测2.6预测评估BLEU2.7预测结果1.编码器与解码器1.1原理编码器（encoder）：它接受⼀个⻓度可变的序列作为输⼊，并将其转换
我想吃鱼了，·2023-04-19 05:48

d2l无法下载外网文件

1.背景昨天在学习李沐大神的动手学深度学习里的55RNN模型代码时需要通过d2l.doad_data下载外网亚马逊网站里的文件，但是一直卡在了十二行，无法下载。2.解决本人尝试了很多方法，安装了一些东西方便访问亚马逊网站以及更改了一些配置但是都没有解决问题，最后发现是因为我自己的网不够快，我是校内学生，电脑连的是自己手机开的热点，然后我今天连了学校老师办公室的网，昨天下了一晚上都没成功的文件今天三
gcj_future·2023-04-17 09:48

d2l 里面GRU与Lstm实现

此二者的本质都是对rnn进行改良：关注当前多还是关注之前多。在此详细讲一下。目录1.GRU门循环控制单元1.1理论：1.2初始化参数1.3定义网络1.4训练命令行1.5简洁实现2.Lstm长短期记忆网络2.1理论2.2加载参数2.3定义lstm计算2.4定义模型：2.5训练命令行3.强调1.GRU门循环控制单元1.1理论：其参数多了两个，本质都是对H的计算进行了改进。1.2初始化参数与从零开始RN
我想吃鱼了，·2023-04-16 09:43

d2l语言模型--生成小批量序列

对语言模型的数据集处理做以下汇总与总结目录1.k元语法1.1一元1.2二元1.3三元2.随机抽样2.1各bs之间随机2.2各bs之间连续3.封装1.k元语法1.1一元tokens=d2l.tokenize(d2l.read_time_machine())#因为每个⽂本⾏不⼀定是⼀个句⼦或⼀个段落，因此我们把所有⽂本⾏拼接到⼀起corpus=[tokenforlineintokensfortoken
我想吃鱼了，·2023-04-16 09:13

d2l从零与简洁实现RNN

详解一下该章的代码目录1.从零实现RNN1.1加载数据1.2One-hot独热向量1.3初始化参数1.4.1tuple补充1.5封装一下上面的函数1.6预测1.6.1函数里面lambada的探索1.7梯度剪裁1.8训练2.简洁版RNN2.1同样的数据载入2.2模型定义2.3训练3.rnn总结一下输入输出维度1.从零实现RNN1.1加载数据batch_size,num_steps=32,35trai
我想吃鱼了，·2023-04-16 09:43

d2l 文本预处理textDataset

这一节极其重要，重要到本来是d2l的内容我也要归到pyhon封面，这里面class的操作很多，让我娓娓道来！
我想吃鱼了，·2023-04-16 09:11

Anaconda D2L 虚拟环境安装配置

1、移除旧的环境如果原来有一个d2l-zh的环境，那么要先进行这个环境的删除condaenvremoved2l-zh2、虚拟环境创建首先进行虚拟环境的创建，使用Anaconda进行虚拟环境的创建，我这里的虚拟环境的名称是：d2l-zhcondacreate--named2l-zhpython==3.8.5使用命令查看虚拟环境是否安装好condainfo--env3、相关包的安装安装需要的包，包括j
C系语言·2023-04-06 00:14

解决 Could not build wheels for pandas, which is required to install pyproject.toml-based projects

最近在学习李沐老师的深度学习的课程，在安装d2l时，pipinstalld2l==0.17.6遇到了问题：ERROR:Couldnotbuildwheelsforpandas,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects
sriting·2023-04-02 03:53

d2l过拟合章节引申出多项式回归流程

在第四章节过拟合例子中，其中构造的多项式回归操作流程吸引笔者兴趣，为提升代码能力故做此博文，详细debug该操作。核心任务：上一个softmax数据集是图片，这里数据集是随机生成数字，且利用自创多项式进行拟合！目录1.生成多项式2.定义损失计算函数3.训练函数（改正显示数值版本）4.最终训练命令行1.生成多项式目标，生成如下多项式所运算的标签值数据集具体流程代码：max_degree=20#多项式
我想吃鱼了，·2023-03-13 07:45

d2l中各种内定函数的笔记

Accumulator()类与train_epoch_ch3首先看一下类的定义：classAccumulator:#@save"""在n个变量上累加"""def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args):self.data=[a+float(b)fora,binzip(self.data,args)]defreset(self):sel
我想吃鱼了，·2023-03-13 07:14

d2l房价预测与pandas文件处理

这一章可以说是干货满满了，有文件处理，也有大量的数据集准备，详细见下文！目录1.pandas与csv文件处理1.1读取文件1.2处理数值列1.3处理字符串列1.4最终输出值2.训练2.1定义损失与网络2.2K折交叉验证2.3训练3.预测1.pandas与csv文件处理1.1读取文件使用pd.read_csv读取csv文件，看到train里面比test多一列，即为价格列。data_file_trai
我想吃鱼了，·2023-03-13 07:59

卷积神经网络-D2L

从全连接层到卷积企业级理解卷积不稳定输入稳定输出求系统存量-信号系统周围像素点如何产生影响-图像处理一个像素点如何试探-图像识别好处：平移不变性和局部性图像卷积importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldeftry_gpu(i=0):#@save"""如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""iftorch.cuda.devi
YCH带带我·2023-02-20 14:56

d2l卷积神经网络学习笔记（2）——浅谈残差网络ResNet

1.关于残差网络残差网络从实现原理上并不复杂，但是关于具体的原理一开始比较难理解，找了一些资料也有了一点想法。(1).我们要解决什么问题首先，网络的性能并不是随网络层数加深而上升的，这是很符合直觉的，毕竟有过拟合的先例。但是实际上，即使网络还处于欠拟合，更深层次的网络也会导致性能的下降，也就是网络退化，要理清这一现象，需要先引入一个概念，恒等映射。恒等映射简单的讲就是f(x)=x，在我们预期中，一
Tsparkle·2023-02-07 07:14

《动手深度学习》从零实现softmax之——图像分类数据集的处理

从零实现softmax图像分类数据集的处理(后续常用)Fashion-MNIST读取数据集小批量数据可视化(不需要d2l库)读取小批量数据data.DataLoader整合为完整的读取数据的方法python
Mavis00·2023-02-02 08:18

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement jupyter

pip3安装jupyter和d2l报错解决：换国内镜像源pip3install--userjupyter-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.compip3install
一只柚子�·2023-01-31 11:06

解决“李沐：动手学深度学习pytorch版”install d2l时报错：ERROR:Could not build wheels for pandas, which is required to

pipinstalld2l——>pipinstalld2lpandas==1.5.3好像是pandas版本不兼容，d2l包里的是1.2.4版本。win11系统
Yog_Los·2023-01-29 14:11

李沐 d2l在pycharm上无法显示动图

解决代码的办法：在d2l.torch中的ClassAnimator类中的add函数的倒数第二行加上一句plt.draw();plt.pause(0.001)。jupyter是每次会自动调用图像显示函数的，所以源码里面没有但是在jupyter中可以显示。defadd(self,x,y):#Addmultipledatapointsintothefigureifnothasattr(y,"__len_
午字横·2023-01-28 06:24

Jupyter/Colab解决李沐老师线性回归d2l报错No module named ‘matplotlib_inline‘

运行以下代码时会报错%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l起初以为是%matplotlibinline的问题，但是查看了d2l
zhangrunqiao17·2023-01-19 20:05

动手学深度学习---下载d2l

编程环境Miniconda+jupyternotebook+torch+python问题：在跟着李沐的视频的学习深度学习过程中，其中使用到了一个李沐自己编写的包d2l,因为没有它，所以视频中很多代码我都没有实现
至尚·2023-01-18 10:46
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