【从菜鸟到老菜鸟——0基础PyTorch教程】00 环境安装

创作灵感：我本身在能源领域web行业工作多年，原本是大专出身的门外汉，比不了科班，但是爱好和努力让我有了一些收获。Java、Golang、C#、Python、JavaScript我都用过，Python给我的感觉就是做科学研究专用的‘草稿纸’，这不是贬义，大量科学研究成果都出自草稿纸。我认为草稿纸不需要理解如何做出来的，而是快速的去使用他，于是我打算把自己学习过程和项目经验总结出来做一个教程——大专人也能听懂的PyTorch教程。

教程理念：机器学习和深度学习一直都是跨领域的，比如图像识别肯定不可避免的就会涉及到计算机视觉、机器学习、图像处理、特征工程、传感器以及硬件等等，在我看来这些东西需要了解，就像是房屋装修不可避免的需要使用电钻、电锤、万用表、墙面漆等等工具和材料，我们不需要知道电钻电锤的原理以及故障了怎么去修，专业的事情有专业的人去做，我们需要找准目标——完成设计和装修。所以本教程只是教目标读者如何去快速使用PyTorch和Python，能够借助这些工具完成自己的目标，把精力放在完成目标上。对于如何解决代码出现的bug以及调优，则需要更深入的理解软件开发和框架算法。

进入正题，PyTorch是一个Python第三方库，所以首先需要安装Python和开发工具。

这里我建议直接安装Anaconda3，它是一个流行的开源数据科学平台，提供了一个包管理器和很多有用的工具安装。

安装Python的新姿势——神器Anaconda的安装教程_anaconda安装python-优快云博客

优快云有很多安装教程和解决方案，如果外网下载慢，可以采取国内源下载。

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

安装完成后，即可使用anaconda创建一个虚拟环境，使用下面命令：

conda create -n test python==3.10

这是创建一个Python版本为3.10，名为test的虚拟环境，对于Python版本，都是以双号为稳定版本。

接下来就是开发环境，分别是IDE、编辑器、jupyter三种方案，我使用的是mac版本Pychram，大家可以使用社区版有30天免费使用期限，编辑器则可以选择使用vim和vscode，下面介绍jupyter的使用方法：

进入anaconda安装目录，windows找到_conda.exe文件，双击打开即可，而macOS则可点击启动台中的Anaconda-Navigator，然后点击Jupyter Notebook下面的launch即可打开。

到这里环境基本上就已经搭建完成，尝试在jupyter中新建一个文件并输入示例代码测试吧！