内含《动手学深度学习（pytorch版）》所需的全部 python 3.8 包，可以本地 pip install 搭建环境

本人亲测好用，包含3个包（跑d2l代码也只需这些）： d2l-0.17.0-py3-none-any.whl torch-1.13.1-cp38-cp38-win_amd64.whl torchvision-0.19.1-cp38-cp38-win_amd64.whl 在当前快速发展的技术时代，深度学习已经成为一个重要的研究和应用领域，而PyTorch作为深度学习框架之一，因其实用性和灵活性受到广泛欢迎。本压缩包文件包含了实现深度学习项目所需的全部Python 3.8包，尤其是面向深度学习初学者和专业人士的《动手学深度学习（pytorch版）》一书的学习和实验环境搭建。通过本压缩包提供的软件包，用户可以轻松地在本地计算机上安装所需的依赖，无需担心环境配置问题，从而专注于深度学习的理论学习和实践操作。 具体而言，压缩包中包括了三个核心组件，它们分别是：d2l-0.17.0-py3-none-any.whl、torch-1.13.1-cp38-cp38-win_amd64.whl和torchvision-0.19.1-cp38-cp38-win_amd64.whl。第一个组件d2l.whl是《动手学深度学习》书籍配套的工具包，它提供了运行书中的示例和练习所必需的函数和类；而torch和torchvision两个.whl包则是PyTorch框架及其视觉处理模块的安装文件，它们对于搭建深度学习模型至关重要。 PyTorch是一个开源机器学习库，基于Python编程语言，它提供了一套丰富的API，允许研究人员和开发人员进行高效的张量计算，并且能够利用GPU加速。PyTorch采用动态计算图，使得其在构建复杂模型时更为直观和灵活。而torchvision则是PyTorch的视觉库，提供了多种用于计算机视觉任务的工具和数据集，极大地简化了图像处理和视觉任务的实现。 在本压缩包提供的三个组件中，d2l组件作为书籍配套工具，其版本号为0.17.0，它是一个专门为书籍设计的whl包，用于支持书中代码的运行。torch组件的版本号为1.13.1，是PyTorch的稳定版本，它能够提供深度学习所需的神经网络构建块，例如自动微分、多种优化算法和大量预训练模型等。torchvision组件的版本号为0.19.1，它与torch组件相辅相成，提供了图像数据集加载、图像预处理、常见数据变换、模型定义等工具，支持图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。 安装这些包后，用户将能够开始动手实践深度学习的每一个步骤，从数据预处理、模型构建、训练到模型部署。这些操作可以运用到图像识别、自然语言处理、时间序列分析等众多领域。值得一提的是，由于这些包都是为Python 3.8版本所设计，因此，用户在安装和运行之前需要确保Python环境为3.8版本。 本压缩包文件是深度学习初学者和研究人员的福音，它不仅简化了环境搭建的过程，更为学习PyTorch和动手实践深度学习提供了一个坚实的起点。通过这个环境，学习者可以更深入地理解深度学习的原理，更快速地开发和调试自己的深度学习模型。