前言
因爲最近工作上遇到了瓶頸，我本身是一個PHPer，後來學習掌握了Pyhon，Node 等語言，仍舊沒能脫離寫網站系統的老本行，感覺如果一直在Web端也許能幹出點事情，但總將思路閉塞於此，技術這條道路還有什麼意思呢？
以前看過一些深度學習的視頻，但是都是需要有一定基礎的，然後看起來就非常費勁，後來有幸得知了《深度學習入門》這本書, 耐着性子從頭到尾啃了一遍, 雖然其中有些地方不甚理解, 但是仍對一些概念有了瞭解, 於是回頭繼續看視頻, 推薦幾個視頻:
莫煩python: https://www.bilibili.com/video/av15997678 [簡單清晰, 比較風趣]
龍龍 深度學習與PyTorch入門實戰教程 : https://edu.csdn.net/course/detail/16868 [莫煩推薦, 我在看這個]
推薦第二個, 但是還是那句話, 不要一上來就看這些, 找個入門的書先熟悉些譬如“求導、梯度、激活函數”等名詞，在看視頻會更加得心應手。
廢話不多說，下面開始部署環境.
Python 和 Anaconda
因爲後邊打算用 PyTorch, 所以我們選擇Python 環境, 以下兩種方式安裝, 安裝過程我直接貼出別的博主的鏈接, 但比較推薦用 Anaconda
1、anaconda 是一個python的發行版，包括了python和很多常見的軟件庫, 和一個包管理器conda。常見的科學計算類的庫都包含在裏面了，使得安裝比常規python安裝要容易。
2、Anaconda是專注於數據分析的Python發行版本，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。
- 安裝 Python
https://blog.csdn.net/weixin_37424315/article/details/89929650 - 安裝 Anaconda
https://blog.csdn.net/iefenghao/article/details/90741384
需要注意的是, 無論哪種方式安裝, 都要記得將相關路徑放到 環境變量 PATH 中, 這樣後期調用的時候就不會出一些 BUG.
Anaconda 食用說明
你沒看錯, 就是食用哈哈, 這篇文章會在我另一篇博文中寫一下
安裝 PyTorch
PyTorch是一個開源的Python機器學習庫，基於Torch，用於自然語言處理等應用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基於Torch推出了PyTorch。它是一個基於Python的可續計算包，提供兩個高級功能：1、具有強大的GPU加速的張量計算（如NumPy）。2、包含自動求導系統的的深度神經網絡
- 我們打開它的網站 https://pytorch.org/ ,往下翻, 到下圖這裏
![在這裏插入圖片描述]()
我們按照自己的需求選擇相應配置, 要注意 CUDA 那裏, 如果你有一塊 N卡, 可以在任務欄中的那個圖標上右鍵, 查看自己的 CUDA 版本，機器學習耗時長，證據表明 顯卡運算速度要比 CPU 速度快50 ~400 倍, 選擇一款好顯卡節省生命。
![在這裏插入圖片描述]()
選擇 NVIDIA Control Panel, 點擊頁面左下角 System Information
![在這裏插入圖片描述]()
![在這裏插入圖片描述]()
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員可以使用C語言來爲CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。
如果沒有顯卡，可以選擇 None, 用CPU去運算, 除了慢, 效果也是一樣的. 然後我們複製它下面那段語句, 複製到 你的conda環境命令行中, 回車運行, 速度慢的可以將 conda 源調整爲 清華源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --setshow_channel_urls yes
安裝後，我們打開 PyCharm, 記得配置好 PyCharm 的環境, 新建一個 Python 文件, 輸入一下代碼:
按下 Ctrl+Shift+F10 運行, 當執行直接輸出後, 安裝完成.