练习深度学习.zip

# 李沐动手学习深度笔记 ## 关于李沐的课程m1环境安装 课程地址：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 课程教材：https://zh-v2.d2l.ai/ ### 引用自文章： [李沐-动手学深度学习d2l包安装及m1 gpu加速踩坑记录 ](https://zhuanlan.zhihu.com/p/549737512) ### 首先必须确保自己的mac系统版本在12.3以上 #### 注意:本项目已经集成了d2l无需再次安装了。 ```python import platform platform.platform() ``` ### 创建指定环境 `CONDA_SUBDIR=osx-arm64 conda create -n ml python=3.9 -c conda-forge` ### 修改 CONDA_SUBDIR 为 osx-arm64 `conda env config vars set CONDA_SUBDIR=osx-arm64` ### 重新对conda环境进行激活 `conda activate` \ `conda activate ml` ### 安装支持m1加速版本的pytorch，mac系统不低于12.3 #### MPS acceleration is available on MacOS 12.3+ `pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu` ### transformers的安装也需要先安装环境 #### 直接在 ARM64 环境中安装可能会导致错误, 这里最好先构建rust环境 `curl — proto ‘=https’ — tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh` #### 安装transformers `pip install transformers datasets` ### 测试是否已经支持mps ```python import torch torch.has_mps ``` ### 最后下载一些本项目的相关依赖 `pip install -r requirements.txt`