你好， 在linux下安装pytorch GPU版本的时候，无法使用import pytorch来验证，显示"import not found", 然后我怀疑是上一步“conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1“出了问题，因为显示torchaudio cudotoolkit=11.1 not avaliable". 这样是出现了什么问题吗。
截图见下：
问题已解决，我又按照顺序重装了一遍，这次没报错，然后进入python验证显示true. 最后用Resnet试着跑了一遍，没有出现问题。
在windows版本下，确实会出现jupyter内核无法启动问题，除了前边老哥说的方法外，降低pywin32的版本到225也能解决这个问题
pip install --upgrade pywin32==225
一步解决
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请问安装d2l时出现ERROR: Package ‘d2l’ requires a different Python: 2.7.16 not in ‘>=3.5’ ，怎么办
大家安装环境的时候最好不要执行这一步 pip install -U d2l，有可能会导致pyzmq版本有问题，最终导致运行jupyter notebook时python 内核繁忙，命令行出现 Bad address: C:\projects\libzmq\src\epoll.cpp:100错误
好像最好先不要用清华源的下载pytorch，因为下载的是cpu版本的，导致后面无法用GPU
请问jupyter notebook里总是出现这样的渲染问题，是需要装什么插件吗？
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如何让这些 在查看的时候 不显示 ？ 感觉有点别扭
这个问题 我也一样遇到了，有哪位大神能帮忙解答一下 ？
最好去pytorch官网上查看它推荐的安装指令，不然cudatoolkit的版本对不上会导致即使由独立的图形计算单元，还是会安装CPU版——也就是安装后验证一直输出False。
安装 d2l 和 torch 的时候用pip3会不会更合适？我用pip 安装d2l 报错了，用pip3解决问题。
试着把pip 改成 pip3, pip3 默认安装python3.x 的包
Windows10，python3.8，conda11.2安装 mxnet出现的环境问题，请问大家如何解决？
似乎是mxnet与conda11.2的版本不兼容，但是conda降版本又会带来其他的配置问题，能否在不降其版本的情况下进行配置？
在安装d2l的时候报错了
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement numpy==1.18.5 (from d2l)
有人遇到这个问题吗
问题暂时解决了：
该报错是在python3.9环境下出现的
更换python换为3.8之后就可以正常使用了
AMD显卡，没办法安装cuda，那怎么带GPU呢
请问您解决了吗？我用的VScode打开jupyter，也遇到了这样的渲染问题。