简介

动手学AI时遇到的mxnet版本与numpy，requests等都不兼容问题

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问题一：

安装深度学习框架和d2l软件包时，运行nvcc --version查看cuda版本：

(d2l) C:\Users\86185\Downloads>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_15_22:09:35_Pacific_Daylight_Time_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.140
Build cuda_12.2.r12.2/compiler.33191640_0

我电脑的cuda版本是12.2。

将pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python改为：pip install mxnet-cu122==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python

报错：

分析原因

cuda_12.2可以向下兼容，因此不用修改。

解决办法：

重新运行pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python

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问题二

在安装d2l包时，运行pip install d2l==0.17.6时，出现mxnet版本与numpy、requests等都不兼容问题

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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.
mxnet-cu101 1.7.0 requires numpy<1.17.0,>=1.8.2, but you have numpy 1.21.5 which is incompatible.
mxnet-cu101 1.7.0 requires requests<2.19.0,>=2.18.4, but you have requests 2.25.1 which is incompatible.

解决办法:

简单粗暴，也不知道后边会不会报错，反正就conda install numpy==1.8.2和conda install requests==2.18.4

在这里pip install d2l==0.17.6的时候就没有报错了。也不知道这么搞对不对，先这么做吧~

print(d2l.__version__)可以检查d2l这个包是否安装成功，结果如下，也就是说conda install numpy==1.8.2和conda install requests==2.18.4有效

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问题三

跟着李沐学AI进行到下载D2L Notbook阶段，运行前两步都没有问题，但当unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip的时候，就有很多问题

(d2l) C:\Users\86185\Downloads\d2l-zh>unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
'unzip' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
或批处理文件。

csdn上又搜了俩小时，按照Windows下安装zip和unzip安装和下载了MinGW软件，配置环境变量。但还是会出现（重启终端后就没有这个问题了）
特别注意，配置完环境变量后要重启cmd