如果你正在学习深度学习并且想使用MXNet实现深度学习模型，那么你应该掌握如何安装D2L（Dive into Deep Learning）这个开源工具包。本文将介绍如何使用anaconda安装D2L并展示一些例子。

1. 安装anaconda

首先，在你的电脑上安装anaconda，anaconda是一个用于科学计算的开源Python发行版。你可以在Anaconda官网下载适合你电脑的版本并进行安装。 安装过程非常简单，只需遵循指示并安装到你想要的位置即可。

2. 创建虚拟环境

一旦你完成了anaconda的安装，就可以创建一个虚拟环境。虚拟环境是一个相对独立的Python运行环境，它有一个独立的Python解释器和库，用于不同版本的Python应用程序测试和开发，并且不会影响到其他Python应用程序的运行。

在你的命令行程序中，输入如下代码，以创建一个虚拟环境：

conda create --name d2l

这会创建一个名为d2l的虚拟环境。

3. 激活虚拟环境

在安装完D2L之前，你需要激活虚拟环境，以确保安装的软件和库被正确配置。运行以下代码来激活你的d2l环境：

conda activate d2l

4. 安装D2L库

一旦你的虚拟环境激活了，你可以通过以下命令来下载和安装D2L：

pip install d2l

安装完成之后，你就可以在你的Python程序中导入D2L库并使用D2L库中提供的函数和工具对深度学习模型进行训练和测试。

以下是一个使用D2L中提供的数据集和神经网络模型训练一个手写数字分类器的例子：

import d2l
from mxnet import gluon, init
from mxnet.gluon import loss as gloss, nn

batch_size = 256

train_iter, test_iter