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专栏的老读者们都知道,以前的文章以使用MATLAB的为多。

不过后续陆续开始展开深度学习算法的应用,就会逐渐引入Python语言了(当然MATLAB的代码也会同步更新),这是由于在深度学习领域,Python应用更为广泛。它拥有丰富的科学计算库和机器学习框架,如NumPy、Tensorflow、Keras、Pytorch等,功能强大且使用便捷。相比之下,虽然MATLAB在工程和科研领域应用广泛且便捷,但在深度学习方面的生态尚不如Python。

本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程,包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。

本篇教程写于2024年4月20日,如果你看到这篇文章距离这个时间过去了比较长的时间,有可能下边的流程和界面会有所不同。

一、关于操作系统

本篇的操作系统是以Win10为例,不过如果你的系统是Win11,其主要步骤也是大差不差,可以用以参考。如果同学们在搭建环境过程中遇到问题,在下边留言即可,我看到后会尽量解答。

可能还有一部分同学要在Linux系统下搭建环境,这个我在后边可能视情况再另外出教程。

另外大家再进行以下操作之前,请将显卡驱动更新到最新版本(版本号要在520.06以上)。

二、关于编辑器VSCode

Python的编辑器有很多,其实大家用自己习惯的就行。

VSCode有很多好处,比如免费、轻量,ssh远程开发也方便。最主要的他有丰富的插件库。本专栏Python编辑器将统一使用VSCode。

软件下载地址是:Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

安装完成后,你将看到这样一个界面,在左侧可以打开插件库。

插件库在最左侧可以打开

在这里有几个插件是需要大家安装的,在搜索框搜索即可:

1.Python和Pylance,做Python开发这两个必然少不了。安装前者,后者会自动安装。

2.jupyter,这个大家选装,安装之后将会支持ipynb格式的Python文件

3.Rainbow CSV,选装,他是一个可以让CSV打开后变得五颜六色的插件。数据文件读起来会更赏心悦目。

4.Chinese,让界面变成中文,当然如果你英语好可以不装。

专栏的老读者们都知道,以前的文章以使用MATLAB的为多。

不过后续陆续开始展开深度学习算法的应用,就会逐渐引入Python语言了(当然MATLAB的代码也会同步更新),这是由于在深度学习领域,Python应用更为广泛。它拥有丰富的科学计算库和机器学习框架,如NumPy、Tensorflow、Keras、Pytorch等,功能强大且使用便捷。相比之下,虽然MATLAB在工程和科研领域应用广泛且便捷,但在深度学习方面的生态尚不如Python。

本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程,包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。

本篇教程写于2024年4月20日,如果你看到这篇文章距离这个时间过去了比较长的时间,有可能下边的流程和界面会有所不同。

一、关于操作系统

本篇的操作系统是以Win10为例,不过如果你的系统是Win11,其主要步骤也是大差不差,可以用以参考。如果同学们在搭建环境过程中遇到问题,在下边留言即可,我看到后会尽量解答。

可能还有一部分同学要在Linux系统下搭建环境,这个我在后边可能视情况再另外出教程。

另外大家再进行以下操作之前,请将显卡驱动更新到最新版本(版本号要在520.06以上)。

二、关于编辑器VSCode

Python的编辑器有很多,其实大家用自己习惯的就行。

VSCode有很多好处,比如免费、轻量,ssh远程开发也方便。最主要的他有丰富的插件库。本专栏Python编辑器将统一使用VSCode。

软件下载地址是:Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

安装完成后,你将看到这样一个界面,在左侧可以打开插件库。

插件库在最左侧可以打开

在这里有几个插件是需要大家安装的,在搜索框搜索即可:

1.Python和Pylance,做Python开发这两个必然少不了。安装前者,后者会自动安装。

2.jupyter,这个大家选装,安装之后将会支持ipynb格式的Python文件

3.Rainbow CSV,选装,他是一个可以让CSV打开后变得五颜六色的插件。数据文件读起来会更赏心悦目。

4.Chinese,让界面变成中文,当然如果你英语好可以不装。

本文标签: 深度全过程框架环境系统