Hi @Dabour, release 都在 https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases. 请注意 d2l 使用 mxnet 1.7~
请大神帮看看这个安装的是否正确呢？我发现一个疑点，跟教程里面不一样的是，我这个jupyter server的网址里面还有token，是不是版本不正确呢？
Ver2 版还支持Windows10 平台吗？没看到相关的安装描述。是不是对于Win用户，只能安装虚拟机之后才能用？
Ver1时，是支持Windows的，http://zh.d2l.ai/chapter_prerequisite/install.html
我这个是VMcenter里面的虚拟机，可以运行吗？应该是属于没有独立显卡的那种
你好！安装GPU版本的MXnet过程中报错：
Building wheel for numpy (setup.py) … error
请问是什么原因？Python为3.8版本，CUDA退回10.2版本，
用pip install mxnet-cu102==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python安装无法成功
解决了，应该是因为Python版本太高，从3.8回退至3.6后安装没问题了。
Unreadable Notebook: /Users/leon/study/AI/d2l-zh/tensorflow/index.ipynb NotJSONError(“Notebook does not appear to be JSON: ‘’…”)
以上问题是GPU安装时出现的。
又按照CPU的放发安装了一次，运行jupyter notebook成功。
问题如下：
python3.6 | Miniconda3-4.3.31-Linux-x86_64.sh
1.conda activate d2l后，python中import mxnet
lllegal instruction （core dumped）
请教高手，谢谢。
OS：ubuntu-20.04.1
python3.8 | Miniconda3 Linux 64-bit
第二个问题解决了，运行了
pip install -U d2l
第一个问题发生了变化
1.conda activate d2l后，python中import mxnet
lllegal instruction （core dumped）
请问一下，安装了mxnet过后，import的时候出现module ‘numpy’ has no attribute ‘histogram_bin_edges’，我把mxnet卸载了又安装，还是不行呢
1 reply
在Win10上安装了基于CPU的环境，可以成功运行。大致步骤：
RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from
conda's operating environment.
请使用如下命令更新：conda update --force conda
然后再尝试安装pytorch
4. 然后安装jupyter 和d2l包，在base 环境下，输入pip install jupyter d2l
麻烦看看如下的问题，安装之后遇到RuntimeError，在浏览器出现了ImportError，如下图，求解答，谢谢。
To access the notebook, open this file in a browser:
file:///C:/Users/GAME-1/AppData/Roaming/jupyter/runtime/nbserver-13528-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://localhost:8888/?token=6147b72317382d92941f2d33458822da54cb725be075da4f
or http://127.0.0.1:8888/?token=6147b72317382d92941f2d33458822da54cb725be075da4f
ERROR:asyncio:Exception in callback <TaskWakeupMethWrapper object at 0x000001C799F35258>(<Future finis…bbf"\r\n\r\n’>)
handle: <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x000001C799F35258>(<Future finis…bbf"\r\n\r\n’>)>
Traceback (most recent call last):
File “c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\asyncio\events.py”, line 88, in _run
self._context.run(self._callback, *self._args)
RuntimeError: Cannot enter into task <Task pending coro=<HTTP1ServerConnection._server_request_loop() running at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\http1connection.py:823> wait_for=<Future finished result=b’GET /api/co…2bbf"\r\n\r\n’> cb=[IOLoop.add_future..() at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\ioloop.py:688]> while another task <Task pending coro=<MappingKernelManager.start_kernel() running at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\notebook\services\kernels\kernelmanager.py:176> cb=[IOLoop.add_future..() at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\ioloop.py:688]> is being executed.
ERROR:asyncio:Exception in callback <TaskWakeupMethWrapper object at 0x000001C798AFD618>(<Future finis…bbf"\r\n\r\n’>)
handle: <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x000001C798AFD618>(<Future finis…bbf"\r\n\r\n’>)>
Traceback (most recent call last):
File “c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\asyncio\events.py”, line 88, in _run
self._context.run(self._callback, *self._args)
RuntimeError: Cannot enter into task <Task pending coro=<HTTP1ServerConnection._server_request_loop() running at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\http1connection.py:823> wait_for=<Future finished result=b’GET /kernel…2bbf"\r\n\r\n’> cb=[IOLoop.add_future..() at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\ioloop.py:688]> while another task <Task pending coro=<MappingKernelManager.start_kernel() running at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\notebook\services\kernels\kernelmanager.py:176> cb=[IOLoop.add_future..() at c:\users\game-1.conda\envs\d2l\lib\site-packages\tornado\ioloop.py:688]> is being executed.
[I 16:19:18.462 NotebookApp] Kernel started: 6f50232a-d0a4-4d0e-925d-396086f76a59, name: python3
[W 16:19:19.128 NotebookApp] 404 GET /static/components/MathJax/fonts/HTML-CSS/TeX/otf/MathJax_AMS-Regular.otf (::1) 5.980000ms referer=http://localhost:8888/notebooks/chapter_preliminaries/ndarray.ipynb
非常感谢，现在activate base和deactivate都正常了。
但是我在打开jupyter notebook里的项目例子时，
报错：
[W 13:43:39.079 NotebookApp] 404 GET /api/contents/d2l-zh/pytorch/chapter_linear-networks?type=directory&=1628573992115 (::1): No such file or directory: d2l-zh/pytorch/chapter_linear-networks
[W 13:43:39.087 NotebookApp] No such file or directory: d2l-zh/pytorch/chapter_linear-networks
[W 13:43:39.091 NotebookApp] 404 GET /api/contents/d2l-zh/pytorch/chapter_linear-networks?type=directory&=1628573992115 (::1) 16.120000ms referer=http://localhost:8888/tree/d2l-zh/pytorch/chapter_linear-networks
[W 13:43:58.612 NotebookApp] Notebook pytorch/chapter_linear-networks/linear-regression-concise.ipynb is not trusted
Bad file descriptor (C:\projects\libzmq\src\epoll.cpp:100)
请指点，谢谢！
我也是 请问你后来解决了嘛？我是win10系统 不知道你是什么系统……
解决从Ubuntu虚拟机上的jupyter映射到window的方法https://www.youtube.com/watch?v=qeJUsahqzw8&t=315s
按照视频在ubuntu下安装完成了，jupyter notebook在本机也可以打开，可是在局域网内其他机子访问 ip地址:8888 提示拒绝连接
请问如果不是Nvidia显卡就不能下载GPU嘛？我是AMD显卡怎么办，没有GPU有什么影响吗
正式版，支持CUDA的，好像是只到1.7.0，更高版本只有CPU版本。
而且D2L这个项目，是基于1.7.0 的。
希望安装带有 GPU 支持的 MXNET，可以参考这篇文章：
MXNET不同版本对 CUDA 和 MKL 支持的情况，可以看 MXNET 网站：
我的完成步骤，根据知乎的文章和本文的教程：
0. 安装 Anaconda 3.0
安装 VisualStudio 2017
安装 NVidia CUDA 10.1
安装 NVidia CUDNN 8.05 For CUDA 10.1
安照本文的教程安装 MXNET 1.7.0
在验证 MXNET GPU 的时候（ 参见 MXNET网站 Validate Your MXNet Installation 的 Python 部分）
import mxnet as mx
总是报错， libmxnet.dll 无法找到，其实是缺少了 CUDA最新的DLL库文件 CUDART64_101.dll
从 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 把这个文件复制到 Anaconda 创建的 d2l 环境中（libmxnet.dll所在的目录）就OK，我的目录是
E:\anaconda3\envs\d2l\Lib\site-packages\mxnet
安装成功后，启动 jupyter notebook
创建一个新的 Notebook文件，输入以下内容：
from mxnet import nd, npx
npx.set_np()
import mxnet as mx
a = nd.ones((2, 3), mx.gpu())
a
输出结果应该为：
[[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] <NDArray 2x3 @gpu(0)>
说明已经是使用 GPU 上的数组，安装成功！
如果要按着这边教程来建议安装mxnet1.7.0的版本
https://www.yuque.com/docs/share/74ef2801-8acc-4bc5-88b4-0dde22acb4c6?#（密码：yhm4） 《03 安装》 制作了Docker的版本,分享给大家
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mxnet-cu114==1.7.0 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for mxnet-cu114==1.7.0
您好，我老是出现这样的问题，要怎么解决呢？
我使用的是騰訊雲的GPU计算型GN7，系統是：Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位， 安裝的過程很順利，但是到了開始數據操作的時候，也就是：“from mxnet import np,npx 這一步，系統會提示：”can’t read var/mail/mxnet
您好，请问您在pip install d2l时，是否遇到过Building wheel for pandas (pyproject.toml) … error报错，是如何解决的
非常感谢！问题解决，倒腾来去原来是这样。
有一个大坑！不要装11.6的cuda，mxnet没有版本适配！最好就装10开头的cuda版本
附赠的colab 基本都有版本问题，需要改成下面：
!pip install -U mxnet-cu112
!pip install matplotlib_inline
!pip install matplotlib==3.0.0
没gpu，做了一个镜像
docker run -d -p 8888:8888 yehaha9876/d2l-zh:mxnet_1.9.1_cpu_py3
请问安装本书代码的时候下载路径有什么要求吗？我看b站上面的博主，新创了一个jupyter_python的文件夹在D盘，把代码下载到了那里，可是我打开jupyter运行代码的时候总是会出现报错，比如ModuleNotFoundError: No module named ‘mxnet’
我相信很多小伙伴和我一样在vscode上运行jupyter文件，由于#@save使用不了，我们只能通过终端下载d2l包，但貌似d2l包内的numpy版本和contourny版本并不匹配会导致报错
ERROR: pip’s dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
contourpy 1.3.0 requires numpy>=1.23, but you have numpy 1.21.5 which is incompatible.
请问最后解决了吗？我也遇到了 还没解决，按照上面一步步来的
感谢，我也遇到这个问题，加上就可以在本地浏览器打开了
