深度学习——学习之前需要的工作准备

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前言

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，我也为了对深度学习有更深入的了解，报名参加365天深度学习训练营，由此打卡督促学习。

一、环境准备

• 电脑系统：Windows 11
• 语言环境：python 3.8.6
• 编译器：pycharm
• 深度学习环境：TensorFlow 2.3.4

二、学前准备

1.更新pip

python -m pip install --upgrade pip

2.安装tensorflow

tensorflow库在2.11及以上的版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持,如果此时已经装了2.11及以上版本的tensorflow库，那么可以首先通过如下的代码将tensorflow库更换为2.10版本的（执行这一代码时，将自动删除原有的2.11及以上版本的tensorflow库）,未曾安装则会直接安装2.10版本。（添加豆瓣镜像防止出现下载超时失败现象）

pip install --user "tensorflow<2.11" -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

3.安装jupyter notebook

如果打算使用jupyter notebook编译器运行python代码，可通过以下方式安装：

pip install jupyter notebook -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

输入jupyter notebook验证是否安装成功

4.python版本查看

查看本机Python版本的方法有很多，这里介绍简单实用cmd 命令行来查看本机的python版本：
方法一：cmd命令行 输入python -V(注意是大写V)
方法二：cmd命令行 输入python --version

5.TensorFlow 版本查看

import tensorflow as tf
tf.__version__        # 此命令为获取安装的tensorflow版本
print(tf.__version__) # 输出版本
tf.__path__			   #查看tensorflow安装路径
print(tf.__path__)

5.ipynb文件查看

在安装jupyter notebook的墙体下，cmd中输入 jupyter lab 打开jupyterlab，以此打开.ipynb文件

6.GPU环境准备

见参考链接：深度学习–GPU环境准备

总结

准备工作就绪，开始深度学习之旅啦。