【深度学习环境说明】

我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库。
我习惯使用anaconda进行第三方库的管理还有环境隔离。有是一个好习惯是每建立一个项目都使用独立的环境，可以使用虚拟环境实现，操作如下：

#anaconda建立虚拟环境
conda create --name 随便为环境名字 python=需要的python版本
#anaconda激活环境
conda activate 环境名字

在安装深度学习框架之前，请先检查计算机上是否有可用的GPU。 例如可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装CUDA。 如果机器没有任何GPU，没有必要担心，CPU也可以将就一下。
可以按如下方式安装PyTorch：

pip install torch
pip install torchvision

写代码推荐使用Jupyter Lab ,Jupyter Lab 是一个功能强大且灵活的交互式开发环境，特别适合数据科学和科学计算领域。它提供了丰富的功能，如多文档类型支持、文件浏览器、多标签界面和拖放功能，以及强大的扩展性和实时协作能力。然而，Jupyter Lab 也存在一些缺点，如启动时间较长、资源消耗较大和学习曲线较陡峭。尽管如此，对于需要高效管理和处理复杂数据任务的用户来说，Jupyter Lab 仍然是一个非常优秀的选择。