在李沐动手学深度学习的基础上 用pycharm学习深度学习

<think>我们正在处理用户的问题：如何在PyCharm中配置并运行李沐《动手学深度学习》代码？ 根据引用内容，我们需要配置环境，包括安装Anaconda（或Miniconda）、创建虚拟环境、安装必要的包（如pytorch, d2l等），并在PyCharm中设置解释器。 步骤分解： 1. 安装Anaconda或Miniconda（引用[2]提到Miniconda，引用[1][3]提到Anaconda） 2. 配置conda环境（包括设置清华镜像源，引用[3]） 3. 创建虚拟环境并安装指定版本的Python（引用[4]提到虚拟环境的重要性） 4. 安装PyTorch和d2l包（引用[1][2][5]） 5. 在PyCharm中配置该虚拟环境作为解释器 6. 下载代码并运行（引用[2]提到下载代码压缩包，引用[5]展示了一个代码示例） 注意：引用[1]提到不要使用Python3.12，因为d2l包可能不支持，建议使用3.11或更低版本（引用[2]使用3.7，但根据李沐视频，我们选择3.9或3.8？） 实际上，李沐的代码在书中指定了环境，我们可以按照书中的要求来。通常，书中使用Python3.8或3.9。 具体步骤： 第一步：安装Miniconda或Anaconda - 下载Miniconda（轻量级）或Anaconda（完整版）。推荐Miniconda，因为占用空间小。 - 安装时勾选“Add to PATH”（引用[2]）。 第二步：配置conda镜像源（国内用户建议，加速下载） - 使用引用[3]中的命令设置清华镜像源。 第三步：创建虚拟环境 - 打开命令行（终端），执行以下命令创建虚拟环境（假设使用Python3.9）： conda create -n d2l python=3.9 - 激活环境： conda activate d2l 第四步：安装PyTorch和d2l包 - 根据PyTorch官网（https://pytorch.org/）的安装命令安装PyTorch（注意选择适合自己CUDA版本的，如果没有GPU则选择CPU版本）。 例如，对于没有GPU的用户： conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch - 安装d2l包（注意：d2l包在conda的d2l频道中，或者用pip安装）： pip install d2l 第五步：在PyCharm中配置虚拟环境 - 打开PyCharm，创建新项目（或打开已有项目）。 - 在设置中（File -> Settings -> Project: your_project_name -> Python Interpreter），点击齿轮按钮，选择“Add”。 - 选择“Conda Environment”，然后选择“Existing environment”，并找到刚才创建的虚拟环境（通常在Miniconda或Anaconda安装目录下的envs/d2l文件夹中的python.exe）。 - 点击确定。 第六步：下载李沐《动手学深度学习》的代码 - 代码仓库：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh - 下载zip或克隆到本地，然后在PyCharm中打开项目。 第七步：运行代码 - 打开一个章节的代码文件（如chapter_multilayer-perceptrons/mlp-scratch.py），右键运行。 注意：引用[5]中展示了一个训练多层感知机的代码，其中使用了d2l包。确保代码中导入的包都已安装。 可能遇到的问题： 1. 如果运行代码时出现模块找不到，可能是d2l包没有安装，或者安装的版本不对。李沐的代码需要d2l包的特定版本？但通常安装最新版即可。 2. 注意书中代码使用的PyTorch版本，最好安装书中指定的版本（查看书籍前言或代码仓库的README）。 根据引用[1]的提醒，避免使用Python3.12，我们选择3.9或3.8。 现在，我们将按照上述步骤详细说明。</think>### 在PyCharm中配置并运行李沐《动手学深度学习》代码的完整指南 #### 一、环境准备 1. **安装Miniconda/Anaconda** - 下载地址：[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 或 [Anaconda](https://www.anaconda.com/download) - 安装时勾选 **"Add to PATH"**（环境变量自动配置）[^2] - 验证安装：终端输入 `conda --version` 显示版本号 2. **配置清华镜像源**（加速下载） 在终端执行： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` [^3] 3. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n d2l python=3.9 # 推荐Python 3.8-3.10（避免3.12不兼容）[^1][^4] conda activate d2l ``` #### 二、安装核心依赖 在激活的虚拟环境中执行： ```bash # 安装PyTorch（根据硬件选择） conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # CPU版本 # 或 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia # GPU版本 # 安装学习库 pip install d2l jupyter matplotlib pandas ``` #### 三、PyCharm配置 1. **打开项目** - 下载代码仓库： [d2l-zh GitHub](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh) - 在PyCharm中选择 `File > Open` 导入解压后的文件夹 2. **设置解释器** - `File > Settings > Project: d2l-zh > Python Interpreter` - 点击齿轮图标 ➜ `Add Local Interpreter` - 选择 `Conda Environment` ➜ 定位到 `Miniconda3/envs/d2l/python.exe` 3. **解决路径问题**（针对d2l包） 在代码开头添加： ```python import sys sys.path.append('..') # 允许导入上级目录的d2l包 ``` #### 四、运行示例代码 以多层感知机为例（`chapter_multilayer-perceptrons/mlp-scratch.py`）： 1. 右键文件选择 `Run 'mlp-scratch'` 2. 训练过程将显示损失曲线：  [^5] #### 五、常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `ModuleNotFoundError: No module named 'd2l'` | 1. 确认解释器路径正确<br>2. 在终端执行 `pip install -U d2l` | | 图形无法显示 | 安装 `pip install ipykernel` 并重启PyCharm | | CUDA不可用 | 检查PyTorch安装命令是否匹配CUDA版本 | > **虚拟环境优势**：不同项目可隔离Python版本和依赖包（如Python 3.8/3.9切换）[^4]，避免版本冲突。 #### 六、学习建议 1. 调试技巧：在PyCharm中使用 **断点调试** 观察张量变化 2. 修改超参数：直接编辑代码中的 `lr`（学习率）、`num_epochs`（迭代次数）等参数 3. 扩展实践：复制代码文件后重命名，尝试修改网络结构