深度学习环境配置——Miniconda（for Windows）

参考《动手深度学习》一书，进行环境配置

安装 Miniconda一、下载 Miniconda 安装包（指定版本）二、安装 Miniconda 到 D 盘三、验证 Miniconda 安装四、创建并激活专属环境（d2l）五、安装深度学习框架和 d2l 包六、下载并解压课程代码七、创建并启动 Jupyter Notebook 运行代码1）虚拟环境中安装 Jupyter Notebook2）启动 jupyter notebook
八、后续使用注意事项

说明：由于https://zh-v2.d2l.ai/chapter_installation/index.html网站上的安装教程部分命令是为macOS 和 Linux 提供的安装命令，并不适合Windows系统，特进行整理
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

访问Miniconda网站，根据Python3.x版本确定适合的版本。

一、下载 Miniconda 安装包（指定版本）

打开链接：清华大学开源镜像站-Miniconda在页面中找到并下载
以Miniconda3-py312_24.4.0-0-Windows-x86_64.exe版本的为例

二、安装 Miniconda 到 D 盘

双击下载的 Miniconda3-py312_24.4.0-0-Windows-x86_64.exe 安装程序，点击 Next。勾选 I agree，点击 Next。选择安装类型：建议选 Just Me (recommended)，点击 Next。关键步骤：修改安装路径到 D 盘
点击 Browse，手动指定路径（例如：D:Miniconda3，确保路径中无中文、空格或特殊符号）。
确认路径后点击 Next。环境变量配置（必选，否则后续命令无法直接使用）
勾选 Add Miniconda3 to my PATH environment variable（允许在命令行直接调用 conda）。其他选项保持默认（如 Register Miniconda3 as the system Python 3.12 可勾选）。点击 Install，等待安装完成，最后点击 Finish。

三、验证 Miniconda 安装

按下 Win + R，输入 cmd 打开命令提示符。
输入以下命令，若显示版本信息则安装成功：

conda --version

（示例输出：conda 24.4.0，版本号可能随安装包略有差异）。

四、创建并激活专属环境（d2l）

在命令提示符中，输入以下命令创建环境（Python 版本会自动匹配 Miniconda 的 3.12，无需额外指定）：

conda create --name d2l -y

（-y 表示自动确认，无需手动输入 yes）。

激活环境（每次运行代码前必须执行此步骤）：

conda activate d2l

激活后，命令行前缀会显示 (d2l)，表示当前处于该环境中。

五、安装深度学习框架和 d2l 包

在激活 d2l 环境的状态下，依次运行以下命令：

# 安装PyTorch和torchvision（适配Python 3.12，版本兼容文档要求）
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装d2l包（指定版本，确保与代码兼容）
pip install d2l==0.17.6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（添加 -i 镜像加速，避免下载缓慢或失败）。

要选择与Python版本适配的torch/torchvision版本，经实践发现，2.1.0并不适合Python3.12,改换2.2.0

六、下载并解压课程代码

手动创建代码文件夹：在 D 盘（新建文件夹，例如 D:d2l-zh。下载代码压缩包：打开浏览器访问 课程代码下载链接，将压缩包保存到 D:d2l-zh 中。解压压缩包：右键压缩包 → 全部解压缩 → 选择解压到当前文件夹（D:d2l-zh），会生成 d2l-zh-2.0.0 子文件夹。进入 PyTorch 代码目录：在命令提示符中，通过 cd 命令导航到目标路径，例如：

# 切换到D盘（若当前在C盘）
D:
# 进入代码文件夹（路径根据实际解压位置调整）
cd D:d2l-zhd2l-zh-2.0.0pytorch

七、创建并启动 Jupyter Notebook 运行代码

1）虚拟环境中安装 Jupyter Notebook

在配置好 Miniconda 虚拟环境（如d2l环境）后，需要先在该环境中安装 Jupyter Notebook，之后才能直接在虚拟环境中用jupyter notebook命令打开，无需额外复杂配置。具体流程如下：

为什么需要单独安装？
Miniconda 默认不自带 Jupyter Notebook，它属于第三方工具，需要在你创建的虚拟环境（如d2l）中手动安装，否则可能出现以下问题：
若在虚拟环境外（如 base 环境）安装过 Jupyter，直接在d2l环境中运行jupyter notebook，可能调用的是 base 环境的 Jupyter，导致无法识别当前环境的库（如torch、d2l）。
未安装时，运行jupyter notebook会提示 “命令不存在”。正确操作步骤
（1）激活虚拟环境
打开终端（CMD 或 PowerShell），先激活你创建的d2l环境：

conda activate d2l

（2）在虚拟环境中安装 Jupyter Notebook

pip install jupyter notebook

（或用conda install jupyter notebook，两者均可）
（3）直接运行 Jupyter Notebook
安装完成后，进入代码所在目录（如d2l-zh/pytorch），直接运行：

jupyter notebook

此时启动的 Jupyter 会自动关联当前d2l环境的 Python 解释器，能正常导入该环境中安装的torch、d2l等库。
3. 验证是否关联正确环境
在 Jupyter Notebook 中新建一个代码单元格，运行以下代码：

运行
import sys
print(sys.executable)  # 查看当前使用的Python路径

若输出路径包含d2l环境（如D:Miniconda3envsd2lpython.exe），说明配置正确，可正常使用虚拟环境中的库。

总结
只需在虚拟环境中安装一次 Jupyter Notebook，之后每次激活该环境并运行jupyter notebook即可直接使用，无需额外配置。核心是确保 Jupyter 安装在你需要的虚拟环境中，而非全局环境。

2）启动 jupyter notebook

在激活 d2l 环境且已进入 pytorch 代码目录的状态下，输入以下命令：

jupyter notebook

命令执行后，会自动在浏览器中打开 Jupyter 界面（地址通常为 http://localhost:8888），此时可点击左侧的 .ipynb 文件运行课程代码。

八、后续使用注意事项

每次打开电脑运行代码前，需先：
打开命令提示符→ 输入 conda activate d2l 激活环境 → 进入代码目录（cd D:d2l-zhd2l-zh-2.0.0pytorch）→ 运行 jupyter notebook。
若需退出环境，输入：

conda deactivate

若后续需要更新包，在激活环境后使用 pip install –upgrade 包名 即可。