环境准备

Python + Anaconda

提到深度学习，就不得不说Python，其是目前深度学习中最常见的语言。 而Anaconda是强烈推荐的一个跨平台的Python环境管理软件，其可以方便快捷的创建和管理不同版本的Python环境。所以第一步我们先来安装Anaconda。

Anaconda的官网如下 https://www.anaconda.com/products/individual

这里我们下载Windows版的安装包，当然，你也可以根据自己的系统，下载对应的安装包安装即可。

安装好Anaconda之后，接下来再简单介绍一下Windows下的Anaconda使用，这里以命令行为例（还是命令行更舒服一些）。Windows下的最常见的命令行工具是Cmd，如下图所示：

唤起cmd后，anaconda创建和使用一个环境的流程如下：

1. 创建新的python环境

首先我们创建一个python3.8的新环境，其命令如下：

conda create -n th1.8 python=3.8

其中，-n 后面跟的是环境的名字，因为我们后面要安装pytorch，所以这里命名为th1.8，后面跟上python的环境名，敲下回车后，会有下面的提示：

我们只需要输入y即可。创建完成后，会有下面的提示，它告诉了我们激活和关闭该环境的方法:

2. 激活和使用环境

在cmd中激活环境，只需要执行如下命令：

conda actiavte th1.8

其中th1.8是你的环境名，根据你需要的环境来进行替换。执行完上述命令后，就可以看到，我们的命令行前面多了个小括号，里面是th1.8，这就是告诉我们，我们现在位于th1.8环境下，执行的python命令使用的都是th1.8的环境中拥有的库。

比如我们想使用一下python的环境，就可以执行如下命令：

如果有写好的py文件，也可以通过执行脚本的形式来运行：

python xxx.py

3. 安装库

在某个环境下安装库是非常简单的事情，只需要激活环境后执行：

pip install xxx
or
conda install xxx

其中xxx是你要安装的库的名字，如果你想指定安装的库的版本，也可以是xxx==0.0.1，==后面跟你的库的版本，比如我想安装Numpy库，就可以执行如下命令：

值得一提的是，由于Anaconda默认的是国外的镜像源（库的下载地址），因此是不稳定的，所以最好的方式是将其换成国内的镜像源，如清华源或者别的公司或高校提供的镜像源，这里以清华源为例，

1. 替换pip源，参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
2. 替换conda源，参考https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

4. 关闭环境

想要关闭anaconda环境也非常简单，只需要执行：

conda deactivate 

配合Pycharm使用

Pycharm是一个非常好用的Python的IDE，强烈推荐使用其来进行python代码的编写。 其与Anaconda配合使用也是非常方便的，只需要先在anaconda中创建好对应的环境后，在Pycharm中执行如下操作：

左上角 Files-> Settings -> Project -> Python Interpreter

添加新的Python解释器：

选择conda的环境，已有环境，找到你之前创建环境的目录下的python.exe文件并选取，同时勾选其对所有工程都适用。

之后就可以设置某个工程的Python解释器为该anaconda环境了。

Pytorch安装

接下来是Pytorch的安装，根据官网的提示，选择Windows下的安装命令（在这之前还如果你的电脑有GPU的话，还需要先安装显卡驱动，过程可以百度或者谷歌），这里选用CPU的版本，有需要的也可以选择GPU版本：

复制上述命令到cmd，在激活的th1.8环境下执行完毕即可：

Pytorch入门

可以参考莫烦python-pytorch