超详细Python+Pycharm下载安装教程!

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一、下载地址:

Python官网:https://www.python.org/downloads/windows/

Pycharm官网:http://www.jetbrains.com/pycharm/

二、Python的下载及安装:

1、从上面网址进入Python官网

2、安装流程图:

双击已经下载好的python-*.*.*-amd64.exe文件,开始安装

最后就等它自己安装完成就好了

3、检验是否安装完成:

windows+R快捷键召唤出运行命令小窗口,输入cmd召唤出dos命令窗口,输入Python

dos命令输入python后获得当前Python的版本号,然后继续输入python的代码print(‘hello’),回车后能够输出hello就证明python的环境可以用了,要是第二步的时候出错没法输出hello,可能就是环境变量有问题,安装的时候没有将python添加到环境变量。

三、Pycharm下载、安装及P J:

1、从上面网址进入到Pycharm官网:

社区版和专业版功能上的区别:

**社区版:就是功能不完全的专业版,**除了一些功能没有以外(例如:Web开发,Python Web框架,Python的探查,远程开发能力,数据库和SQL支持),其他的功能和专业版是一样的。

专业版:功能丰富,简单来说,上面社区版没有的功能它都有。

2、安装流程:

这个是傻瓜式安装,一路走就行,应该不会出现什么问题

3、专业版pycharm2020的PJ,非常简单,不用像之前那样改配置文件之类的操作:

①打开之前安装好的pycharm2020

先选择试用,点击“Evaluate for free”,然后点击“Evaluate”,如果是提示30天试用期过了的,可以直接看第③步

创建一个python项目,这就不多讲了,随便创建一个就好,主要是为了能够进入pycharm的开发页面而已

由于现在是试用的状态,所以我们点进去查看信息的时候,可以看到只能试用30天

鼠标放在工具栏的Help选项上,找到Register,然后单击

30天肯定不够用的撒,所以接下来我们就是要PJ了

②首先要下载与所安装pycharm版本相匹配匹配的jetbrains-agent.jar

提取码:提取码

③将下载好的文件解压,在lib文件夹中找到jetbrains-agent.jar

reset_eval文件夹里面有个reset_jetbrains_eval_windows.vbs应用,双击貌似可以重置试用状态,不过我没试过,大家可以试一下。

然后直接将jetbrains-agent.jar拖入到pycharm的开发页面中:

接下来会为pycharm安装插件,直接点击“”重启pycharm,然后点击"为pycharm安装"

安装成功后会出现下面的界面:

单击“是”之后,会重启pycharm,然后来到pycharm的开发页面

然后我们照着上面的方法再次来到“Register”页面:

我们就看到之前那行警告30天后过期的红色字体消失了,有效期也变成了2089年7月7号,激活码它也帮我们自动给放上去了。

如果还不信的话,我们可以来到另一个页面看一下

同样是在工具栏“Help”的下面,我们这次选中“About”单击

可以看到,在信息相关这个页面里面,有效期也变成了2089年。

最后:
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在这里插入图片描述

PyTorch是一个基于Python的科学计算库,主要针对深度学习任务。在PyTorch中,torch.nn是一个用于构建神经网络模型的模块。 torch.nn模块提供了一系列神经网络层和函数,方便用户构建自定义的神经网络。用户可以通过继承torch.nn.Module类来定义自己的神经网络模型。torch.nn模块中常用的类包括各种层(例如全连接层、卷积层、池化层和循环层等)、非线性激活函数和损失函数等。 在使用torch.nn模块构建神经网络时,用户需要实现模型的前向传播函数forward()。该函数定义了输入数据在神经网络中的流动方式,即通过层和函数的组合计算输出。在forward()函数中,用户可以使用已定义的层和函数进行计算,也可以实现自定义的操作。 torch.nn模块中的另一个重要概念是参数(parameter)。参数是模型中需要学习的变量,例如网络层的权重和偏置项。用户可以通过在模型中定义torch.nn.Parameter对象来创建参数,并在forward()函数中进行使用。 除了torch.nn模块外,PyTorch还提供了其他的工具和模块来辅助神经网络的训练和优化过程。例如torch.optim模块包含了各种优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adam等,用于更新模型中的参数。torch.utils.data模块提供了数据处理和加载的工具,方便用户使用自己的数据训练模型。 总之,torch.nn模块是PyTorch中用于构建神经网络模型的重要组成部分。通过使用torch.nn的各种类和函数,用户可以方便地创建自己想要的神经网络结构,并利用PyTorch强大的计算能力和优化算法来训练和优化模型。
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