ubuntu20.04 《动手学习深度学习》mxnet框架环境搭建

配置：ubuntu20.04  +  anaconda  +  cuda11.4

        今天在学习过程中发现之前搭建的环境只适用于cpu计算，gpu计算cudnn报错，根据网上的一些资料尝试修改了一下环境，但是由于本人小白，把环境反而搞炸了，所以重新搭建，找了教程搭了几次都失败了，摸索尝试了几次，这里记录一下可以成功在cpu上计算的环境搭建方式。

1. 删除虚拟环境（第一次搭建的不用）

conda remove -n gluon --all

 2.创建虚拟环境

conda create -n gluon python=3.6

3.激活环境

conda activate gluon

4.安装mxnet

conda install mxnet-gpu

5.安装书中用到的其他软件包

pip install d2lzh==0.8.11
conda install jupyter
conda install matplotlib
conda install pandas

6.安装ide

conda install spyder

7.测试

# import library

import d2lzh as d2l
from mxnet import autograd, gluon, init, nd
from mxnet.gluon import data as gdata, loss as gloss, nn
import numpy as np
import pandas as pd

没有报错

plus:还需修改这个  解决错误 Bad key “text.kerning_factor“ on line 4 in_热爱技术，热爱生活！-CSDN博客

参考：《动手学习深度学习》环境搭建详细教程 - 安装和配置 - MXNet / Gluon 论坛

但是他的教程我系统上是失败的