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前言
本文主要是分享一下机器学习初期，基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。
Anaconda安装
anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
点击Get Started
点击Download Anaconda installers
根据自己的操作系统，下载对应的安装包。
安装anaconda
一路点下去，安装完成。
使用conda配置python3.6环境
目前python3比较稳定的版本为3.6，通过anaconda构建一个python3的虚拟环境。
首先我们看一下base环境的python版本。点开windows的搜索栏，输入anaconda，打开Anaconda Prompt。
输入命令
conda create -n pytorch python=3.6
构建一个叫pytorch的虚拟环境。并且激活环境，输入一下命令。
Spyder配置与使用
Pycharm整体来看还是python最好的IDE，Spyder是Anaconda提供的IDE，是我认为在编辑一些简单程序、或者调试程序比较好用的IDE。这里推荐一下。
打开Anaconda Navigator。
升级一下，并且切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。
打开Spyder
可以选中部分代码，按F9，只执行选中的代码块，很适合调试。
安装PyTorch
登入PyTorch官网：PyTorch
选择操作系统，cuda模式，复制安装命令。
Anaconda Prompt激活pytorch环境，执行命令。慢慢等安装吧。
如果你发现安装很慢的话，建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源，因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下：
打开用户目录下的.condarc文件，更新成为如下内容。
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
命令行中执行命令清理缓存。
conda clean -i安装完成之后，查看pytorch版本。
conda list
总结
基本环境已经搭好了，找个模型玩玩吧。
如果本文对你有帮助的话，点个赞吧。
到此这篇机器学习基础环境部署 | 机器学习系列的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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