动手学深度学习 - 环境配置说明

本项目配置了《动手学深度学习》的学习环境，仅包含 PyTorch 框架的环境，但保留了四种框架的代码。

首先切换到深度学习环境：为使用方便，.zshrc已默认配置激活DL环境，本项目使用conda进行环境管理。

手动启用：

conda activate DL

在 DL 环境中运行以下命令启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook --allow-root

启动后，终端会显示类似以下的输出：

[I 10:00:00.000 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /workspace
[I 10:00:00.000 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.x.x is running at:
[I 10:00:00.000 NotebookApp] http://127.0.0.1:8888/?token=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

复制 http://127.0.0.1:8888/?token=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 这个链接。

1. 打开 Notebook 尝试运行代码
2. 选择"Existing Jupyter Server..."
3. 将复制的链接粘贴到输入框中
4. 点击连接

连接成功后，您就可以在 VS Code 中浏览和运行各个章节的 Notebook 了。

• pytorch/ - PyTorch 实现版本
• tensorflow/ - TensorFlow 实现版本
• mxnet/ - MXNet 实现版本
• paddle/ - PaddlePaddle 实现版本

每个框架都包含完整的章节实现，涵盖了深度学习的基础知识和前沿技术。

请配合B站课程食用

选择您感兴趣的框架和章节，开始学习深度学习吧！

注：学习到底，仍谈不上对深度学习的喜欢，谁会喜欢这种黑箱呢？祝你学习顺利