Tout d'abord, nous pouvons aller sur
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
pour télécharger
et cliquer dessus. Que vous soyez win11 ou win10, vous pouvez cliquer sur la version win10 pour télécharger.
Une fois le téléchargement terminé, ouvrez et installez-le. Après cela,
nous utilisons anaconda navigator pour créer un nouvel environnement. :
anaconda navigator est une interface de contrôle graphique d'anaconda. Après l'installation d'anaconda, il y aura
https://www.anaconda.com/products/distribution
ci-dessus est l'URL d'anaconda, il suffit d'installer et de télécharger.
Après avoir utilisé create pour créer un nouvel environnement DLBUHAND et installé la version 10.1 de cudatoolkit, nous pouvons télécharger mxnet. À ce moment, parce que nous avons un gpu, nous utilisons la version gpu que nous installons directement : nous devons d'abord nous activer dans le conda
manager Le nouvel environnement
puis on installe :
① sans gpu
②Avec le gpu
installé, nous allons installer d2lzh
d2lzh est le fichier de https://zh.d2l.ai/d2l-zh.zip.
Après le téléchargement, extrayez-le dans un nouveau dossier
, puis nous devons le cd dans ce dossier pour l'installation
记住l是L的小写，而不是1
. nous pouvons choisir d'installer jupyter (parce que nous choisissons d'utiliser pycharm, vous n'avez donc pas besoin de l'installer, vous pouvez utiliser jupyter), puis installez matplotlib
et
enfin installez pandas
Après avoir ajouté l'environnement anaconda nouvellement créé à pycharm,
recherchez votre environnement, ajoutez-le, puis
nous Vous pouvez commencer à coder :
