写在前面

能看到这篇文章的读者希望你们已经对李沐的《动手学深度学习》一书有一定程度的学习。若对本文中一些安装过程不了解的可以查看前一篇文章

安装Nvidia驱动

查看Nvidia驱动

首先可以在终端窗口输入

nvidia-smi

命令查看电脑是否安装Nvidia驱动。
终端窗口通过window+r键输入rmd命令进入


看到上图 说明安装了Nvidia驱动，且驱动版本为12.4。若没有上述结果则需要安装驱动。

安装Nvidia驱动

进入驱动下载网址，按需选择下载，如下图所示。

这里最好下载本地版本安装程序。安装过程一路next就行。

安装GPU版Pytorch

根据上一步可知我们安装的驱动版本为12.4，所以我们安装pytorch的时候最好安装CUDA12版本且小于12.4的pytorch。
进入pytorch官网，最好通过pip3进行安装，如下方式进行选择。

进入Anaconda Pompt，进入我们创建的虚拟环境，该环境python版本应该大于等于3.8小于等于3.11。然后输入上述命令

conda create -n d2l python=3.9 -y

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

等待安装完成后，输入如下命令查看是否安装成功

python
import torch
torch.cuda.is_available()

返回Ture表明安装成功。

安装d2l包

在创建的d2l环境中输入

pip install d2l

安装过程需要等待一段时间。

效果展示

对《动手学深度学习》一书6.6节卷积神经网络LeNet进行试验，可得下图