基本概念、以前的软件安装和环境配置、现在流行的Pytorch

深度学习

一、以前的
1 以前深度学习常用的基于Python的软件包：Theano,Pylearn2(基于Theano，得先装Theano.），sk-learn-neuralnetwork

2 Pylearn2包含三个模块：
1）dataset模块，将需要处理的数据转换为标准的数据类型；
2）算法调用模块
3）训练好的模型进行观察预测
3基于C++的软件包：Caffe
4基于matlab的软件包Torch

3 python3.9安装：www.iplayio.cn/post/6066766

4 pip是Python官方推荐的包管理工具，提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能，属于python的一部分。Python3.0以上的版本都是自带pip的，无需再次下载安装。

5 安装numpy,scipy和Theano要在su root命令后进入管理员根目录安装
6 进入后pip install numpy scipy Theano，然后分别键入命令import numpy; import scipy; import Theano
7 安装Theano后，要pip install pydot==1.1.0

二 Pytorch
1 相关安装和了解观看视频https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?from=search&seid=7521367685555904630

2 Pytorch官网涉及以下：
Pytorch 60分钟快速入门 https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
https://pytorch.org/get-started/locally/
https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

3 之后，看PyTorch深度学习实践https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=7521367685555904630

4 https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial该存储库为深度学习研究人员提供学习PyTorch的教程代码。在本教程中，大多数模型都是用不到30行代码实现的。在开始本教程之前，建议您先完成《官方Pytorch教程》。

5 注意在之前要学习李宏毅的课，https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=1&share_medium=android&share_plat=android&share_source=COPY&share_tag=s_i&timestamp=1611737187&unique_k=YpEbbD

三 linux下安装anaconda和pytorch

1 百度清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror,打开后找到anaconda,点击后再点击archive/，查询点最新版本Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh就开始下载了；

2 完成后点击进入下载后的.sh所在的文件夹，在当前目录中打开终端，按https://www.jb51.net/article/149932.htm步骤进行安装；
注意# 输入自定义目录那可以不输，直接回车

3安装pytorch
(1)按https://blog.csdn.net/Tabbyddd/article/details/108418834修改.condarc文件，先不安装pytorch
注意在vim中按i进入编辑模式，按ESC推出后，输入"："号，再输入wq,则保存退出。
（2）为pytorch创建一个虚拟环境，这是推荐的做法，这样在创建其他环境如tensorflow时，就不会互相冲突。在终端输入：
conda create -n pytorch python=3.7
这就创建了一个名为pytorch，python版本为3.7的虚拟环境。
（3）source activate pytorch
（4）conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2
(pytorch) wdf@wdf-System-Product-Name:~$ python3 p1.py可以验证是否安装成功

每次打开终端后可以输入conda activate pytorch进入pytorch虚拟环境

可以不用以上四步，可试着按https://blog.csdn.net/hktxt/article/details/82111203进行安装。