2.1 環境配置

本書使用PyTorch深度學習框架進行講解，因此，在使用之前，需要在計算機或者服務器端進行環境配置。

2.1.1 Anaconda

Anaconda中集成了大部分經常使用的第三方庫，并且可以很方便地獲取所需要的其他庫以便進行管理。同時，也可以很方便地對現存的庫進行管理。Anaconda在pip install命令的基礎上加入了conda install命令，更加方便快捷。如果需要對已安裝的庫進行查詢，可以使用conda list命令。

Anaconda官方提供了基于Windows、macOS和Linux三個平臺的版本，且可以選擇基于Python 3.7或2.7的發行版，建議選擇基于Python 3.7的版本進行學習。

目前的Anaconda可以在macOS、Windows和Linux系統下進行安裝，硬件要求是32位或64位的系統，需要3GB的存儲空間來存放安裝包。當前大部分用戶的計算機都能滿足安裝條件。

（1）在macOS系統上的安裝

在所有的macOS系統上，建議優先選擇Anaconda圖形界面進行安裝。安裝步驟如下所示：

1）下載安裝包。在Anaconda官方網站找到下載界面，如圖2-1所示，單擊“64-Bit Graphical Installer”按鈕進行下載。

2）校驗安裝包。下載完成之后，可以選擇使用SHA-256來校驗Anaconda安裝文件的數據完整性，這將生成安裝文件的SHA-256加密哈希。通過與官網提供的哈希表進行匹配來決定是否進行安裝，如果匹配無誤，就可以開始下一步安裝；如果不匹配，則需要再次下載。Anaconda官網提供的哈希匹配對應表如圖2-2所示。

這一步在實際安裝過程中會被大部分人忽略，筆者建議在安裝前進行校驗以防安裝軟件有錯誤。如果不提前進行校驗的話，在后期的安裝過程中可能出現問題，那樣就將浪費大量的時間來解決軟件問題，這將得不償失。

3）安裝過程。驗證匹配完成之后，雙擊下載文件。如圖2-3所示，進入如下界面，開始安裝。

單擊“Continue”按鈕后開始進行安裝。進入安裝界面后，如圖2-4所示，連續單擊出現的“Continue”按鈕進入到如下界面。

單擊“Agree”按鈕進行到下一步安裝。

如圖2-5所示，可以選擇繼續安裝，那么Anaconda就會安裝在默認的用戶目錄下，如果需要進行更改的話，可以單擊“Change Install Location”按鈕進行更改。

單擊“Change Install Location”按鈕后進入更改安裝目錄的界面，如圖2-6所示。在此界面下選擇“Install for me Only”選項繼續安裝，但是一般不建議選擇這種安裝方法。

如果收到如圖2-6所示的錯誤消息如“You cannot install Anaconda3 in this location…”，解決方法是單擊一下“Install on a specific disk”選項，再次單擊“Install for me only”選項，然后進入如圖2-7所示的界面，單擊“Continue”按鈕繼續安裝。

進入如圖2-8所示界面后，單擊“Install”按鈕開始安裝。

在安裝過程中，可以選擇為Anaconda安裝Pycharm，但是建議在Anaconda安裝完成后再到Pycharm官網進行下載安裝。所以在這里選擇不帶Pycharm的Anaconda，單擊“Con-tinue”按鈕繼續安裝。

4）安裝成功。成功安裝完成后會顯示如圖2-9所示的界面。

5）驗證安裝。在Terminal中輸入命令“conda list”，如果安裝成功，則會顯示已經安裝好的包和對應的版本號，如圖2-10所示。

在Terminal中輸入“python”，會進入Python的交互界面，并顯示已安裝的Python的版本號，如圖2-11所示。

6）完成安裝。打開Terminal，輸入命令“jupyter notebook”然后按回車鍵，看看是否會在自己的瀏覽器中出現如圖2-12所示的界面。

如果出現類似界面，就可以通過新建“Python 3”文件開始繼續學習！

有些讀者在macOS上習慣使用命令行安裝程序，那么可以下載“64-bit Command Line Installer”，然后在Terminal中使用相關命令進行安裝。后續安裝過程與圖形界面安裝基本一致。

（2）在Windows系統上的安裝

在Windows系統上的安裝過程與在macOS上的安裝過程基本一致。如圖2-13所示，有一個要注意的地方是，在安裝的過程中需要選擇“Add Anaconda3 to my PATH environment variable”復選按鈕，將安裝的Anaconda添加到環境變量中，以便在后續使用時進行調用。

同時，也可以選擇“Register Anaconda3 as my default Python 3.7”復選按鈕，將此Ana-conda作為Windows系統下默認的Python編輯器。如果這兩步沒有在安裝過程中完成，那么在安裝完成后需要將Anaconda安裝的路徑添加到系統的環境變量中才能夠完成后續的調用。

（3）在Linux系統上的安裝

在Linux系統上的安裝與macOS系統的安裝基本一致。但是，由于要在不同的Linux發行版中安裝圖形界面顯示包，因此，建議在Linux系統下通過命令的方式來對下載的sh文件進行安裝。安裝與驗證安裝的過程與macOS基本一致。

2.1.2 英偉達GPU驅動+CUDA+cuDNN

安裝完Anaconda之后，如果是處理很小的數據集，可以在CPU上進行運算，但是當需要用到一些比較大的數據集或者深層網絡時，推薦使用圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）加速運算。需要說明的是，PyTorch框架需要在英偉達（Nvidia）的GPU上才可以很好地被驅動。無論讀者使用什么系統，在有條件的前提下，建議使用集成的服務器進行運算。如果計算機配置有比較好的GPU，且使用的系統為Windows或Linux，則需要進行如下的安裝以便進一步使用。

以下為在Windows 10系統上的安裝指引。

（1）硬件檢查

查看自己的GPU型號。右鍵單擊“This PC”（我的電腦），選中“Properties”（屬性），選擇“Device Manager”（設備管理器），選擇“Display adapters”（顯示適配器）進行查看。一般會顯示兩個顯卡，一個是主板上的集成顯卡，另一個是獨立顯卡，查看獨立顯卡的型號，如圖2-14所示。

（2）下載安裝驅動和CUDA

根據Nvidia官網提供的CUDA Toolkit-Driver Version查詢對應版本的英偉達顯卡驅動，如圖2-15所示。

在英偉達官網查找到對應的系統，下載相應GP U型號下的驅動安裝包并安裝，如圖2-16所示。

如圖2-17所示，下載對應的CUDA版本并安裝。

下載對應的cuDNN包，解壓后復制到CUDA安裝目錄中，一般在“C：\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2”（讀者必須根據自己的實際地址進行更改），如圖2-18所示。

添加CUDA到計算機的環境變量中，具體設置如圖2-19、圖2-20所示。

（3）校驗安裝結果

完成安裝后，打開命令行窗口，然后輸入命令“nvcc-V”查看。

如果出現了安裝的CUDA版本號（見圖2-21），則說明已經將所需要的英偉達驅動-CUDA安裝完成。

2.1.3 PyTorch安裝

在完成Anaconda和GPU的安裝之后，就可以開始安裝PyTorch框架。這個過程非常簡單，打開PyTorch的官網，從單擊“Get Started”按鈕進入安裝界面，然后選擇與計算機匹配的環境和系統，在Terminal中輸入相應的命令即可，如圖2-22所示。

需要說明的是，對于macOS系統，沒有與之對應的GPU版本的PyTorch，因此需要安裝CPU版本的PyTorch。對于Windows和Linux系統，可以選擇安裝GPU或者CPU版本的PyTorch。

如果需要以前的版本，可以選擇“Previous versions of PyTorch”。

2.1.4 Python IDE選擇

對于大部分的初學者而言，在最開始選擇專業的集成開發環境（Integrated Development Environment，IDE）非常重要，但是哪種IDE對于初學者是最友好的，每個研究者都有自己的見解。因此，本書僅推薦筆者日常使用的兩種IDE：PyCharm和Visual Studio Code。

（1）PyCharm

PyCharm是專業開發者比較常用的一款Python IDE，它集成了一系列在開發過程中必備的工具，如語法高亮、Project管理、自動填充、單元測試、Debug，等等。同時，PyCharm也支持集成版本控制、Django開發等。

相比于其他的編輯器，Pycharm具有如下優勢：

1）編碼協助。

PyCharm可以協助使用者進行代碼補全，支持代碼折疊和分割窗口的功能，從而幫助使用者更快地完成編碼工作。

2）代碼導航

使用快捷鍵可以幫助使用者快速找到函數所對應的代碼塊，也可以幫助使用者從一個文件導航到另一個文件。

3）代碼Debug分析

使用PyCharm自帶的編碼語法、錯誤高亮、智能檢測以及一鍵式代碼快速補全建議，可以使編碼更優化。

4）支持Django

通過PyCharm自帶的HTML、CSS和JavaScript編輯器，使用者可以更快速地通過Django框架進行Web開發。此外，它還能支持CoffeeScript、Mako和Jinja2等語言。

5）集成版本控制

登錄、退出、視圖拆分與合并——所有這些功能都能在其統一的版本控制系統的用戶界面（可用于Mercurial、Subversion、Git、P erforce和其他的源代碼管理服務器）中實現。

6）圖形頁面調試器

使用者可以用其自帶的、功能全面的調試器對Python或者Django應用程序以及測試單元進行調整，該調試器帶有斷點、步進、多畫面視圖、窗口以及評估表達式。

7）可自定義、可擴展

綁定了TextMate、NetBeans、Eclipse與Emacs鍵盤主盤，以及Vi/Vim仿真插件。

（2）Visual Studio Code

Visual Studio Code是微軟公司發布的一款Python IDE，也屬于開發者經常使用的IDE。這款IDE的最大特點是輕量化，對計算機的性能要求比較低，并且支持插件，比較方便。

還有部分開發者會使用Vim進行項目開發，值得注意的是選擇哪種Python IDE并不是最重要的，重要的是在初期能夠適合自己使用。讀者在完成安裝后應盡快進行開發，切勿在選擇和安裝IDE工具上浪費大量的時間。