Deepin-LiteXP-SP3深度Windows XP SP3 完美精简版 V6.2 正式版[215M小盘版].iso

Posted 2023-05-16

这个精简版系统安装后没网卡驱动，我试过了万能网卡驱动，驱动人生带网卡版，驱动精灵带网卡版等等一系列驱动软件都驱动不了，驱动人生驱动后能出现本地连接但是还是拨不了号，检测说我网卡没驱动！

如果是品牌机，可以到官方网根据该电脑型号下载相应的网上驱动即可。如果不是品牌机，可以使用硬件软件检测出主板或网卡型号，根据主板或网卡型号可以到官方网或驱动之家下载相应的网卡驱动即可。
建议你先卸载掉旧的无用的网卡驱动后再安装新的。 参考技术A 如果是品牌机，可以到官方网根据该电脑型号下载相应的网上驱动即可。如果不是品牌机，可以使用硬件软件检测出主板或网卡型号，根据主板或网卡型号可以到官方网或驱动之家下载相应的网卡驱动即可。
建议你先卸载掉旧的无用的网卡驱动后再安装新的。 参考技术B 是不是你网卡问题呢 这个系统我用的大盘版 没有任何问题 参考技术C 网络服务可能没有启动 参考技术D 不如换个系统吧，精简的问题多

《动手学深度学习》环境搭建全程详细教程 window用户

一、下载并安装Miniconda

第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda,在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable"选项（如当conda版本为4.6.14时）

第二步安装完成后，打开anaconda prompt这个终端（安装miniconda的时候会自动安装到你电脑上），然后分别执行如下命令，将conda和pip的软件源修改成清华的源，这样的话，使用conda下载安装软件包时会快很多。

​
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

​

二、环境搭建

下载包含本书全部代码的压缩包,我们可以在浏览器的地址栏中输入

https://zh.d21.ai/d21-zh-1.0.zip

回车下载，下载完成之后，创建文件夹”d21-zh"并解压。

打开里面的environment.yml文件。

name: gluon
dependencies:
- python=3.6
- pip:
  - mxnet==1.5.0
  - d2lzh==1.0.0
  - jupyter==1.0.0
  - matplotlib==2.2.2
  - pandas==0.23.4

注：本文提供的搭建环境的方法并不需要environment.yml文件，我们先使用miniconda创建一个名为gluon的环境。

在Windows下，首先打开anaconda prompt这个终端，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

创建完成之后，执行如下命令来激活gluon环境

conda activate gluon

安装MXNet，安装哪个版本由你电脑的硬件控制

1.如果你的电脑的CPU是Intel 的酷睿系列，或者是Intel的至强系列，显卡是NVIDIA的显卡，且支持cuda（安装cuda的教程在第四部分），那么建议安装最新版本的同时支持mkl和gpu的MXNet。分别执行如下命令，先安装最新版的mkl和cuda 10.1，然后安装最新的支持mkl和cuda 10.1的gpu版的MXNet ：

conda install mkl
conda install cudatoolkit=10.1
pip install mxnet-cu101mkl

2.如果你的CPU是AMD的CPU，但是显卡是支持cuda的NVIDIA显卡，那么建议安装支持gpu的最新版本的MXNet，分别执行如下命令，先安装cuda，然后安装MXNet：

conda install cudatoolkit=10.1
pip install mxnet-cu101

3.如果你的CPU是Intel的酷睿系列CPU，但是没有支持cuda的NVIDIA显卡，那么建议安装支持mkl的CPU版MXNet，因为，支持mkl的CPU版的MXNet比不支持mkl的CPU版的MXNet训练速度在特定条件下能快几十倍。分别执行如下命令，先安装mkl，后安装支持mkl的CPU版的MXNet：

conda install mkl
pip install mxnet-mkl

4.如果你电脑的CPU是AMD的CPU，并且没有支持cuda的NVIDIA显卡，那么建议直接安装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。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：

pip install d2lzh==0.8.11
pip install jupyter==1.0.0
pip install matplotlib==2.2.2
pip install pandas==0.23.4

上面的软件版本号，同理也是以你下载下来的environment.yml文件里面的为准。虽然版本号不同，但是安装命令是完全一样的。

三、激活之前创建的环境

激活该环境是能够运⾏本书的代码的前提。如需退出虚拟环境，可使⽤命令conda deactivate。

conda activate gluon
python
import mxnet as mx

如果到这一步没有出错，那么证明MXNet已经安装成功
如果显示没有mxnet模块就执行

conda activate gluon
pip install --user mxnet

四、安装cuda

1.打开英伟达控制面板

 2.点击帮助–>系统信息–>组件，查看自己的显卡支持什么型号的CUDA，这里是CUDA 11.7 

 3. 在英伟达官网下载对应的CUDA版本
网址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

 

 注：这里最好选local版，网络版经常安装不成功。报错：nvidia安装程序无法继续未成功完成下载

 4. 双击exe进行安装

 

 

• 如果本机已经有了Visual Studio Integration文件，要取消勾选，避免冲突了。
• 如果本机没有的话，需要勾选

• 取消勾选NVIDIA GeForce Experience

• Driver components，Display Driver选项，前面显示的是CUDA新驱动版本。
  如果本机当前驱动版本大于(新于) 新版本，要取消勾选。
  如果本机当前驱动版本小于(旧于) 新版本，并且没有勾选，电脑可能会蓝屏或死机。
  两个版本相同的话，可以勾选。

 

选项先选完之后，自定义安装位置

 

 安装成功后，输入命令nvcc -V查看是否安装成功。

 显示CUDA的版本号信息说明安装成功。
CUDA的环境变量已默认配置好了，因为nvcc -V已经可以查到版本号了，环境变量可以不用配置了。

五、Jupyter安装

多个conda环境下，只需要装一个jupyter notebook，环境的切换是通过切换 kernel实现的

这里将 Jupyter 单独安装在一个环境中，对其他环境进行隔离。若安装在其他环境中，则运行 Jupyter 需要进入安装时的环境。

conda create -n jupyter # 创建jupyter环境
activate jupyter # 进入该环境
conda install jupyter notebook # 安装Jupyter包

运行 Jupyter Notebook 前，为了在不同 Conda 环境下运行文件，需要在jupyter环境中安装nb_conda_kernels包，并在其他需要用到的环境中安装ipykernel包

conda activate jupyter
conda install nb_conda_kernels
conda activate [environmentName]
conda install ipykernel

运行 Jupyter Notebook 仍在Anaconda Prompt的 jupyter 环境下运行。 (之后关于 Jupyter 的操作均在jupyter环境下进行)

activate jupyter
jupyter notebook

 会出现以下界面

 以上就完成了Jupyter的安装

六、jupyter导入mxnet模块

在d2l-zh目录运行activate gluon命令，然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块

 

 

 

 

 

到达这一步就恭喜你，完成啦！

这里也是看了这四篇文章下载完成的，也可以借鉴这四篇文章哦！

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