《动手学深度学习》环境搭建教程指南 —windows10系统
本文在李沐博士的《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0-alpha2 documentation (d2l.ai)的基础上进行补充，（由于笔者仅在win10系统下进行安装，所以本文不包含 Linux和mos的安装过程）
一、对电脑和操作系统的要求
《动手学深度学习》使用的深度学习框架是MXNet，电脑和操作系统有如下要求：
1.操作系统是64位的; 不能是32位的操作系统。
2.拥有支持cuda的NVIDIA显卡。（可选，可以没有显卡，只用CPU也可以）本人尝试安装支持cuda的NVIDIA显卡，但后续支持GPU的MXNet的安装还是失败了。
二、MXNet是什么？
MXNet是一个深度学习框架。MXNet 通过融合的方式把各种编程模型整合在一起，并且通过统一的轻量级运行引擎进行执行调度。使得用户可以直接复用稳定高效的神经网络模块，并且可以通过 Python 等高级语言进行快速扩展。并且可以在你可以想象的任何硬件上运行（包括手机）。同时支持各种编程语言—— Python 的、 R、Julia、C++、Scala、Matlab和 Javascript 。
三、正式安装过程（本文仅在win系统下进行）
1.下载Miniconda3（本文建议下载anacoda3）两者皆可
（1）minicoda下载：
首先复制下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 到浏览器中打开，
然后下拉到最底部，找到下面这个软件包：Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe。
（2）anaconda3下载：
下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
找到最新版的win系统64位安装包（例如：Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe）
（3）两者差别
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 500MB）。
如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。Miniconda包括Conda、Python。
2.安装（两个软件安装过程基本一致，只需要关注以下几个问题）
（1）开始之后出现一下界面，最好是跟在装python3时候的选择一样，如果未安装过，忽略即可。
（2）接下来的加入环境变量需要打勾
（3）重点***：安装时强烈建议安装到C盘默认路径，不要随意改动。
（4）重点***：安装路径上不要有中文出现，而且电脑的C:\Users\XXX的用户文件夹（XXX）一定不要是中文名称。如果是中文名称则需要更改，以免出现错误。更改方式详情可自行百度。
3.下载本书的全部代码， 下载网址：https://zh.d2l.ai/d2l-zh.zip。下载完成后，将压缩包解压。
4.环境搭建（也可以通过Anaconda Navigator (anaconda3)进行创建）
（1）安装完成后，打开anaconda prompt这个终端，执行如下命令：
pip更新
pip install pip -U # 升级pip到最新版本
更换镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（2）然后在prompt终端里执行如下命令来创建一个使用Python 3.6的，名为gluon的环境：
conda create -n gluon python=3.6
（3）创建完成之后，执行如下命令来激活gluon环境：
conda activate gluon
（4）然后安装CPU版的MXNet，执行如下命令来进行安装：
pip install mxnet
到此，MXNet安装完成。
（5）接下来，分别执行如下命令，来安装environment.yml文件中没安装的软件包:打开下载的d2l-zh.zip文件，查看environment.yml中的软件包。
使用 pip install d2lzh==1.0.0
pip install mxnet-cu100==1.5.0
pip install matplotlib==2.2.2
pip install pandas==0.23.4
来安装environment.yml文件中没安装的软件包，注意==两边不能有空格。安装anacoda3的话，仅安装第一个即可。
（6）验证安装
重新打开anaconda prompt，依次执行如下命令来验证是否成功安装：
conda activate gluon
python
import mxnet
如果执行上面的命令没有出错，则证明MXNet安装成功。
（7）输入
conda activate gluon# 若conda版本低于4.4，使用命令activate gluon
jupyter notebook
即可打开这时在浏览器打开 http://localhost:8888 （通常会自动打开）就可以查看和运行本书中每一节的代码了。（找到解压的d2l-zh.zip文件即可打开，建议放到C:\Users\XXX（用户名）路径下方便查找）。
四、参考文献及补充：（相关问题可以查阅以下文献）
（1）《动手学深度学习》环境搭建教程及避坑指南文章 - 简书 (jianshu.com)
（2）《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论(d2l.ai):
https://zh.d2l.ai/index.html
（3)【Anconda】关于安装Anaconda3各种各样的问题，吐血总结！！！（failed to create anacoda menu！！++）_NarutoWX-CSDN博客_anaconda安装失败: https://blog.csdn.net/qq_36015370/article/details/79484455
（4）清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
（5）《动手学习深度学习》环境搭建详细教程 - 安装和配置 - MXNet / Gluon 论坛:
https://discuss.gluon.ai/t/topic/13576
（6）机器学习库初探之MXnet_个人沉淀的技术博客_51CTO博客:
https://blog.51cto.com/lucianlv/1812733
（7）《动手学习深度学习》环境搭建简明教程_江晓狐的博客-CSDN博客:
https://blog.csdn.net/weixin_44626279/article/details/101038375
（8）Win10将用户名修改为英文_Robins.lee_的博客-CSDN博客_win10修改用户名为英文:
https://blog.csdn.net/mini92/article/details/88943593
（9）anaconda pycharm 动手学深度学习环境配置-python黑洞网 (pythonheidong.com):
https://www.pythonheidong.com/blog/article/548567
（10）在python中超简单安装mxnet_寰宇的博客-CSDN博客:
https://blog.csdn.net/qq_32846595/article/details/79263128
（11）在win10安装mxnet GPU版本 - Marquis (marquistj13.github.io):
https://marquistj13.github.io/MyBlog/2017/09/win10-mxnet-install/
（12）安装mxnet为什么要卸载numpy？_无知人生，记录点滴-CSDN博客_安装mxnet之前要卸载numpy:
https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/81116436
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