5.1 神经网络环境安装、配置及测试

5.1 神经网络环境安装、配置及测试

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说明:

由于本人并非计算机出身，因此并不深究神经网络背后的基本原理及相关算法改进，仅对神经网络在通信领域的引用进行探索，故有此内容的研究工作。现进行心得总结，以免遗忘。

内容说明：

由于神经网络的应用大多基于Python语言进行开发，同时采用PyCharm编辑工具进行开发。为进一步方便开发过程，安装了Anaconda，可以更方便的安装、更新、管理包，并灵活的选用Python版本，此外，Anaconda集成了Jupyter Notebook， 有助于我们通过此工具快速学习相关内容。为加速神经网络训练过程，通常采用GPU进行加速（个人电脑显卡为英伟达显卡），因此需要安装cuda，以便调用GPU运行，针对神经网络的训练还需下载cudnn文件并进行配置。最后，目前已有较好的工具帮助我们进行构建神经网络，例如：Tensorflow和Pytorch，这些工具仅通过较少的代码就可快速的构建神经网络。通过上述内容，我们即可明白为什么要装这些软件或工具。后面将提供每个工具的安装过程。

注意：

1、上述软件或工具的安装对于对应版本匹配的要求比较高，需要查详细的资料了解自己电脑的配置及需要安装的版本，后续我会附上相关内容，供大家参考；

2、Tensorflow和Pytorch是两个不同的框架，不用刻意去全面的学习，由于两个目前都非常流行，我们仅依赖一个可能不行，在使用过程中慢慢学习即可。