modified: chapter_installation/index.md

olianate · Feb 17, 2021 · a36177e · a36177e
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diff --git a/chapter_installation/index.md b/chapter_installation/index.md
@@ -1,9 +1,9 @@
 # 安装
 :label:`chap_installation`
 
-为了让您开始运行并获得动手学习体验，我们需要为您设置一个运行 Python、Jupyter 笔记本电脑、相关库以及运行本书所需的代码的环境。
+为了让您起步并获得动手学习的体验，我们需要为您设置一个运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码的环境。
 
-## 安装米尼康达
+## 安装 Miniconda
 
 最简单的方法就是安装 [Miniconda](https://conda.io/en/latest/miniconda.html)。Python 3.x 版本是必需的。如果已安装 conda，则可以跳过以下步骤。从网站下载相应的 Miniconda sh 文件，然后使用 `sh <FILENAME> -b` 从命令行执行安装。对于 macOS 用户：
 
@@ -19,7 +19,7 @@ sh Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -b
 sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
 ```
 
-接下来，初始化外壳，以便我们可以直接运行 `conda`。
+接下来，初始化终端 Shell，以便我们可以直接运行 `conda`。
 
 ```bash
 ~/miniconda3/bin/conda init
@@ -31,14 +31,14 @@ sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
 conda create --name d2l -y
 ```
 
-## 下载 D2L 笔记本电脑
+## 下载 D2L Notebook
 
-接下来，我们需要下载这本书的代码。您可以点击任何 HTML 页面顶部的 “所有笔记本” 选项卡下载并解压代码。或者，如果您有 `unzip`（否则运行 `sudo apt install unzip`）可用：
+接下来，我们需要下载这本书的代码。您可以点击任何 HTML 页面顶部的 “Jupyter 笔记本文件” 选项卡下载并解压代码。或者，如果您有 `unzip`（否则运行 `sudo apt install unzip`）可用：
 
 ```bash
-mkdir d2l-en && cd d2l-en
-curl https://d2l.ai/d2l-en.zip -o d2l-en.zip
-unzip d2l-en.zip && rm d2l-en.zip
+mkdir d2l-zh && cd d2l-zh
+curl https://d2l.ai/d2l-zh.zip -o d2l-zh.zip
+unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
 ```
 
 现在我们要激活 `d2l` 环境并安装 `pip`。在此命令后面的查询中输入 `y`。
@@ -58,21 +58,21 @@ conda install python=3.7 pip -y
 
 :begin_tab:`mxnet`
 ```bash
-pip install mxnet==1.6.0
+pip install mxnet==1.7.0
 ```
 :end_tab:
 
 :begin_tab:`pytorch`
 ```bash
-pip install torch==1.5.1 torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
+pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 ```
 :end_tab:
 
 :begin_tab:`tensorflow`
-您可以通过以下方式安装具有 CPU 和 GPU 支持的腾讯流：
+您可以通过以下方式安装，提供 CPU 和 GPU 支持：
 
 ```bash
-pip install tensorflow==2.2.0 tensorflow-probability==0.10.0
+pip install tensorflow tensorflow-probability
 ```
 :end_tab:
 
@@ -88,7 +88,7 @@ pip install -U d2l
 jupyter notebook
 ```
 
-此时，您可以在 Web 浏览器中打开 http://localhost:8888（通常会自动打开）。然后我们可以运行这本书的每个部分的代码。在运行书籍代码或更新深度学习框架或 `d2l` 软件包之前，请始终执行 `conda activate d2l` 以激活运行时环境。要退出环境，请运行 `conda deactivate`。
+此时，您可以在 Web 浏览器中打开 <http://localhost:8888>（通常会自动打开）。然后我们可以运行这本书的每个部分的代码。在运行书籍代码或更新深度学习框架或 `d2l` 软件包之前，请始终执行 `conda activate d2l` 以激活运行时环境。要退出环境，请运行 `conda deactivate`。
 
 ## GPU 支持
 :label:`subsec_gpu`
@@ -120,10 +120,10 @@ pip uninstall torch
 :begin_tab:`mxnet`
 ```bash
 # For Windows users
-pip install mxnet-cu101==1.6.0b20190926
+pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python
 
 # For Linux and macOS users
-pip install mxnet-cu101==1.6.0
+pip install mxnet-cu101==1.7.0
 ```
 :end_tab: