安装
我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并获得动手学习经验。
安装 Miniconda
最简单的方法就是安装依赖Python 3.x的Miniconda。 如果已安装conda，则可以跳过以下步骤。访问Miniconda网站，根据Python3.x版本确定适合你的系统的版本。
这里也是要注意的一个点
第一个选项意思就是将安装路径填入到系统环境变量中，这里勾选，后面使用着会出现问题，大家还是不要选，然后手动添加 环境变量 。
第二个勾选默认的不用管。直接点击** Install**
环境配置
E:\Anaconda
E:\Anaconda\Scripts
E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin
E:\Anaconda\Library\usr\bin
E:\Anaconda\Library\bin
检验安装：
安装完成后点击开始菜单多出几个快捷方式，如下图，这就是anaconda的4个子程序。
点击anaconda prompt，这是anaconda的命令行模式，可以在这里输入命令进行anaconda相关库的安装和其他操作。
conda info或者conda --version
如果环境配置 没有问题，在cmd命令行中，也可以执行conda info或者conda --version
创建一个新的环境
初始化Shell 以便我们可以直接运行conda ：conda init
现在关闭并重新打开当前的 shell。你应该能用下面的命令创建一个新的环境：
conda create --name d2l python=3.10.4 -y
anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境，your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到
现在激活 d2l 环境：conda activate d2l
失活 d2l 环境：conda deactivate
查看conda环境下所有的虚拟环境：使用命令：conda info --envs
建立虚拟环境的作用：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了.
解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响.
查看 python路径使用命令：where python
安装深度学习框架和d2l软件包
如下方式安装PyTorch的CPU或GPU版本
pip install torch1.11.0
pip install torchvision0.12.0
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
1. 查看torch版本
python -c "import torch; print(torch.version)"
2. 查看cuda版本
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
下一步是安装d2l包，以方便调取本书中经常使用的函数和类
pip install d2l0.17.5 如果报错 换成pip3 install d2l0.17.5 版本Python 3.9.7
打开Jupyter笔记本
在cmd中使用jupyter notebook命令即可启动jupyter， 在cmd界面中使用Ctrl+C快捷键即可退出jupyter notebook。
