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相关教材中提到的是Mac和Linux如何使用动手学深度学习的。但是我们都知道，国内肯定是Win居多，租服务器又一堆麻烦事【其实是懒】。不如我们直接开始。
1. colab方案
视频14分40秒提出来的方案。
这是最简单的，但是需要科学上网。后面的安装方案，请注意看有没有科学上网。其他方面：
- base里安装jupyter，d2l,torch,torchvision
- base里下载教材资料
2. 李沐老师的windows方案
视频。步骤如下：
- 确认有Nvidia GPU
- 安装CUDA
- 安装 miniconda
- 安装GPU版本的Pytorch
- 安装d2l和jupyter
- 下载d2l笔记本测试
3. 能跑就行的方案
我是win10。之前装的anaconda，d2l，torch等包。目标在于能跑jupyter notebook即可。请注意，在建虚拟环境和用jupyter notebook的时候，全局模式的科学上网会改端口号导致无法成功。
这个方案是我用的。因为之前我实际上都装好了，也不想纠结系统问题。之前没装过的，请参考方案2。方案3请注意在base里安装。
其实我的cuda是11.3，但是试了几次装不上11.1的版本。我觉得人没必要那么为难自己，于是装的是10的版本。按视频里测试也没问题。有同学跟我说装Pytorch到想死，但真没必要那么为难自己，因为人那么强的应激对电脑来说也没用（哈哈哈哈多么痛的领悟）。年轻人情绪太上头了伤身体，有这个精力不如跑跑步锻炼身体（喝茶）。
jupyter notebook也可以改默认启动的位置。这个别的地方有笔记。在启动的时候报错kernel error 吧啦吧啦win32api.咋说，参考这里的先
pip install pywin32
python [environment path]/Scripts/pywin32_postinstall.py -install
这里的[environment path]换成你anaconda装的位置。
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