1. 文件准备
1. 下载包含本书全部代码的压缩包。我们可以在浏览器的地址栏中输https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip, 下载后解压。
2. 由于近来(2019-05-05)国内conda源被迫关闭，因此通过conda来创建虚拟环境需要从国外网站下载软件包，网速超慢，而且很大概率会失败，因此选择virtualenv作为虚拟环境管理工具，来代替conda，好处就是可以使用国内的pip软件源来安装，速度超快，安装几乎不会失败。按照下面的步骤操作时，只需要将下载下来的代码包里的environment.yml替换成下面的environment.zip里的environment.txt即可
2. 安装Python
首先到Python 17官网下载适合自己系统的python版本（建议安装Python 3.6版本，因为该版本兼容性最好），然后安装，安装的时候把 “Add Python 3.6 to PATH”勾选上，把Python添加到系统环境变量,然后选择“Install Now"便可以进行安装。如果自己电脑上已经安装有Python（不是最新版本也可以，但是建议是Python 3.x版本，如果是Python 2.x，则建议卸载掉，换成Python 3.x），则不需要执行此步骤。
还需要注意的是，如果你电脑上已经安装了miniconda或者anaconda并且已经将其添加到了系统环境变量里，则建议将其从系统环境变量里去掉。否则会对刚才安装的Python造成干扰。
在我的环境上已经安装了Python3.7
3. 安装virtualenv
在Windows下打开命令行终端cmd，分别执行下面三条命令来把pip更新到最新版本、pip的软件源改成清华的pip软件源（使用国内源，极大地提高下载速度）、安装virtualenv。
pip install --user pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install virtualenv
4. 创建代码运行环境
进入前面解压的软件包目录，分别执行如下命令来下载安装本书所需的mxnet等软件包：
pip install -r environment.txt
执行完上述命令后，便可以安装本书所需的所有软件包。安装完成后，执行如下命令打开jupyter notebook便可以开始你的动手学习深度学习之旅了：
jupyter notebook
注意：刚才安装的是CPU版本的mxnet，要想安装GPU版本的mxnet（假设你要按照支持cuda 9.2的mxnet），先删除掉刚才创建环境产生的gluon文件夹（删掉这个文件夹相当于删除了刚才创建的环境），然后在创建环境前，即执行virtualenv gluon这条命令之前，打开environment.txt文件夹，把里面的"mxnet==1.4.0"改成"mxnet_cu92==1.4.0"，然后从virtualenv gluon这条命令开始，一直往下执行完上述的剩下的命令即可。
5. 配置pyCharm环境
新建工程，1处选择工程目录，2处选择Virtualenv所在的目录，3处勾选。
6. 实验
执行结果如下：
[[0.]
[1.]
[2.]
[3.]]
<NDArray 4x1 @cpu(0)>
[[ 0.]
[ 4.]
[ 8.]
[12.]]
<NDArray 4x1 @cpu(0)>
测试OK。