INFO8010深度学习课程项目安装与配置指南

INFO8010深度学习课程项目安装与配置指南

info8010-deep-learning Lectures for INFO8010 Deep Learning, ULiège 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info8010-deep-learning

1. 项目基础介绍

本项目是INFO8010深度学习课程的相关资源库，包含了课程讲义、代码示例、作业以及项目资料。该项目主要用于教学目的，帮助学生学习深度学习的基本概念和技术。主要使用的编程语言是Python。

2. 关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言，用于编写深度学习模型和算法。
• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• NumPy：用于数值计算，是Python的一个基础库。
• Matplotlib 和 Seaborn：用于数据可视化。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下条件：

• 操作系统：支持Python的操作系统（如Windows、macOS或Linux）。
• Python环境：Python 3.6以上版本。
• pip：Python的包管理工具。

安装步骤

1. 安装Python 如果您的系统中没有安装Python，请访问Python的官方网站下载并安装最新版本的Python。

2. 安装pip Python安装完成后，pip通常会随Python一起安装。您可以通过在终端中运行以下命令来检查pip是否已安装：

   pip --version
   

   如果未安装，请访问pip的官方网站下载并安装。

3. 设置虚拟环境（可选） 虚拟环境可以帮助您管理项目所需的依赖包，不会影响系统的其他Python项目。

   python -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 myenv\Scripts\activate
   

4. 安装项目依赖 克隆项目到本地后，在项目目录下运行以下命令安装所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 运行示例代码 安装完所有依赖后，您可以尝试运行项目中的示例代码，以验证环境是否配置正确。

请按照以上步骤进行安装和配置，您应该能够顺利地开始学习和使用INFO8010深度学习课程项目。祝您学习愉快！

info8010-deep-learning Lectures for INFO8010 Deep Learning, ULiège 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info8010-deep-learning