前言
自己搞不懂，就抓紧时间向别人学习。
深度学习我有一些基础，但是不多。python编程我属于小白一个。
李沐大神是使用linux系统的Jupyter，而我自己的是window系统下的pycharm，学习过程中遇到了各种各样的说不清道不明的问题，简单做一个笔记，主要针对代码内容。
参考内容：
李沐大神的B站视频 动手学深度学习 PyTorch版
《动手学深度学习》第二版
计划用时1个月的时间：2023.2.26-2023.3.25。
安装各种准备程序
名词解释
python：一种面向对象的解释型计算机程序设计语言（这个就是编程语言）
Pycharm：IDE开发环境（这个就是写python的地方，用txt文件也能写，Pycharm自带一些功能，写起来更方便）
Anaconda:包含大量库的一种管理工具，自带python，可以创建虚拟环境
conda、miniconda：类似于Anaconda，功能少一些
pip：用于安装和管理软件包的管理器，
pip对应python2.7
pip3对应python3.4
CUDA：NVIDIA显卡驱动与并行计算
Anaconda
参考的是《Anaconda安装（过程详细）》
window+ R 输入cmd
输入conda list，如果没有问题，则说明anaconda安装完成。
Pycharm
参考的是《pycharm安装教程，超详细》我是研究生，可以免费试用专业版的，社区版的也可以用，感觉没什么区别。
安装CUDA 、创建虚拟环境
略
安装GPU版本
根据显卡选择显卡驱动，根据驱动选择Cuda
1、选择，下载驱动，完成安装
2、nvidia-smi，确定版本（nvidia-smi12.0cudavision）
3、打开pytorch官网，确定cuda runtime版本（11.7＜12.0）
安装cudnn
用于深度学习的加速库，和cuda结合在一起，实现GPU的高性能并行计算。选择对应的cuda版本，下载后吧bin、include、bib三个文件复制到NVIDIAGPUcomputing文件中
总结
1、安装Anaconda ，安装时注意将anaconda添加到系统环境中，将anaconda作为python的默认环境，创建虚拟环境
2、安装NVIDIA驱动，根据电脑显卡，在官网中选择合适的驱动
3、安装cuda toolkit，（3.4G，官网下载，记住路径，不要fangzaiC盘& PyCharm激活2023.2.4#xff0c;nvcc-v）
4、安装cudnn
PyCharm激活2023.2.4 5、安装pytorch（torch.cuda.is_available（））
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