每天給小編五分鐘，小編用自己的代碼，讓你輕鬆學習人工智能。本文將手把手帶你快速搭建你自己的深度學習環境，然後實現自己的第一個深度學習程序。野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。
如果你對深度學習的基本原理還不瞭解，可以通過小編的 進行簡單瞭解。下面進入實戰環節。
Anaconda+pytorch環境準備
如果你的電腦帶有GPU，可以先安裝Nvidia驅動 + cuda + cudnn，然後再搭建環境，這樣可以達到更高的運行速度。如果不想使用GPU，學習階段也可以使用cpu版本，對於簡單的程序用CPU和GPU其實沒差別。小編這裡為大家提供一個CPU版本的安裝方法。本方法適用於linux和windows平臺。
第一步：本文采用流行度最高的搭建方法：Anaconda3 + pytorch。首先去清華鏡像站（百度搜索關鍵字：清華鏡像）進入網站後找到anaconda，然後點擊，進去後下載Anaconda3-4.2.0，對應的python版本是3.5.2。下載好之後的安裝就是一路默認Next就可以。
第二步：在安裝好Anaconda之後。小編強烈建議為pytorch建立一個虛擬環境，這樣做的好處是方便我們同時使用多個深度學習框架，每個框架就對應一個虛擬環境，框架之間可以互不干擾。具體步驟：Windows用戶搜索打開Anaconda Prompt，然後輸入：source create -n pytorch python=3.5，pytorch是這個虛擬環境的名字，你也可以給它起個別的名字，Python的版本我們也可以指定為3.6。linux用戶直接打開終端，就可以執行上述命令。
第三步：然後，打開虛擬環境的方法是，命令行輸入：source activate pytorch，這個就會激活虛擬環境，接下來就可以在虛擬環境裡工作了，.激活界面如下圖所示：
對應的關閉虛擬環境的命令是：source deactivate pytorch，執行結果如下：
第四步，就是在虛擬環境下，執行安裝pytorch框架，具體命令如下
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch（因為我們裝的是cpu版本的，所以windows和linux都是這個命令哦），這條命令的來源是pytorch官網，如下圖所示。
執行的結果就像這樣：
因為小編已經安裝過了，所以這裡並沒有下載一大堆包。
最後一步，繼續在剛才的命令行裡執行如下命令：conda install nb_conda。這個程序的功能是使我們能夠使用pytorch虛擬環境。下面就可以開始寫自己的測試程序了。
tensorflow安裝
tensorflow安裝步驟和pytorch的安裝基本是一樣的，第一步建立虛擬環境，不過這裡可以命名為tensorflow，然後激活虛擬環境，在虛擬環境下pip install tensorflow，然後就安裝成功了。
代碼測試與實戰
剛才的命令行先不要關，我們再輸入一個命令：jupyter notebook。
這個命令的作用是啟動notebook，我們將會在這個程序裡寫代碼。它的工作界面就是你的瀏覽器，程序執行大概十秒之後會自動跳出瀏覽器界面。如下：
我們點擊右上角的new，就會找到一個叫pytorch的工作環境，這就是我們剛剛建立的虛擬環境。
點擊這個pytorch環境建立一個新文件，我們就可以開始寫程序了。
輸入import torch，執行（執行的方式是shift+Enter），如果不報錯，就說明我們的安裝完成了。
下面寫一個測試的程序：
import torch
a = torch.Tensor([[2,3],[4,8],[7,9]])
print("我定義了一個矩陣：{}".format(a))
執行結果如下：
大功告成！你已經踏入了深度學習工程師的大門！哪裡有問題的可以在評論區留言，如果想繼續學習人工智能，歡迎關注。我會每天更新技術文。野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。
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