Las notas de estudio son principalmente para registrar las operaciones actuales que está haciendo para que pueda revisarlas usted mismo. Si tiene alguna orientación, puede intercambiar ideas.
1. Instalar miniconda
Instalar miniconda bajo Linux_linux install miniconda - Se busca programador
#第一步下载miniconda安装包
#安装包连接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/，查找相应安装包
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
#第二步安装
bash Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
#第三部配置conda镜像
source ~/.bashrc
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --set show_channel_urls yes
#第四步创建一个名称为python38的环境，python版本等于3.8
conda create -n python38 python=3.8
#第五步 激活环境
source activate python38
#第六步之后的步骤不是这次安装所需要的，暂时可以先不执行
#第六步 在环境激活的情况下安装numpy
conda install numpy
#常用命令
#查看已有环境
conda info --env
#查看已有安装包
conda list
#退出环境
conda deactivate
#删除某个环境
conda remove -n 环境名 --all
#删除某个环境下的某个包
conda remove -n 环境名 包名
Después de reiniciar, si aparece (base) delante de la línea de comando, la instalación puede considerarse exitosa
2. Crear el entorno y activar el entorno
# 1 删除已经存在的环境
# 如果不存在d2l，会报错
# 这步可以跳过
conda-env remove d2l
# 2 下载环境
# 这里的d2l-zh是自定义的
conda create -n d2l -y python=3.8 pip
# 3 使环境生效
conda activate d2l
# 给他们放在一起好了，这里的d2l-zh只是环境的名字，我取的是d2l而已
conda env remove d2l-zh
conda create -n d2l-zh -y python=3.8 pip
conda activate d2l-zh
find(base) se convierte en ( d2l -zh)
3. Instale los paquetes necesarios
Debido a que se necesita jupyter, instale uno primero
# 一口气安装
# 等待时间长
pip install jupyter d2l torch torchvision
# 如果一口气安装有报错，不妨一个一个安装，看看问题出在哪里
# 一个一个安装
pip install jupyter
# 后面这三个用镜像网站下载更快
# pip install d2l
# pip install torch
# pip install torchvision
# 在我的记忆里，anacoda好像包括jupter和ipython
Los paquetes necesarios para la instalación son principalmente d2l, torch, torchvision.
Se recomienda más utilizar la fuente de Douban y la fuente espejo de Alibaba Cloud:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ d2l
pip install torch torchvision -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.comEl paquete descargado e instalado por el comando de segunda línea es 619M, y tardó unos 20 minutos en instalarse (parece que falló)
Ponga la información incorrecta en los resultados de búsqueda de Baidu:
¿Entonces es porque abrí un agente? no se como mirarlo Parece que debido a que la máquina virtual que uso usa el modo NAT, se considera un proxy.
Introducción a NAT y modo puente:
Análisis de aplicación del modo de red NAT en máquina virtual vmware (texto completo) (wenmi.com) 
https://www.wenmi.com/article/pvif7n02efjc.html Modo NAT y modo puente:
Cómo permitir que la máquina virtual VmWare se conecte a Internet- China_King - Blog Garden (cnblogs.com) https://www.cnblogs.com/lhpking/p/15067768.html El valor predeterminado es el modo NAT antes, así que debería cambiarlo a puente ¿modo? (ningún cambio)
Me detuve en este paso y primero buscaré una solución. Si hay hermanos mayores que lo ven, ¿puedo pedirles a ustedes, hermanos mayores, que me den consejos?
La suposición es que es causado por la incapacidad de reconocer la red, y las soluciones son las siguientes:
Solución de red no reconocida VMnet1 y VMnet8 - blog de jackphang - blog de CSDN
4. Ejecute oficialmente el cuaderno jupyter
Ejecute oficialmente el cuaderno Jupyter y abra el enlace que aparece en la línea de comando. Generalmente http://localhost:8888/tree .
jupyter notebookPuede encontrar el problema de que la fuente de la imagen falla, por lo que aquí hay algunos comandos comunes sobre la fuente de la imagen. Para obtener información sobre cómo encontrar una fuente adecuada, puede consultar " CSDN Blogger "Yu Yu Yu Yu": Conda reemplaza el método de origen espejo al final, ya no es necesario buscar la dirección de origen espejo en todas partes "
conda info
# 你可以在channel URLs里面找到你现有的所有镜像源。
# 添加指定源
conda config --add channels *（*指代你要添加的源）
# 设置安装包时，显示镜像来源，建议显示
conda config --set show_channel_urls yes
# 删除指定源
conda config --remove channels *(*代表你要删除的源）
# 可以删除并恢复默认的conda源
conda config --remove-key channels
# 临时使用的时候，加上参数-i和镜像地址
pip install -i https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.145. Al volver a entrar
# 1 使环境生效
conda activate d2l
# 2 开启jupyter notebook
jupyter notebook
# 3 打开浏览器：访问<http://remoteaddr:8888/>即可