刘*连医术怎么样 http://baidianfeng.39.net/a_yufang/210618/9076171.html点击机器学习算法与Python学习，选择加星标
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Datawhale干货作者：吴忠强，东北大学，Datawhale团队成员1.写在前面
搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦??
由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始，然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyternotebook并完成配置，安装tensorflow的GPU版本和pytorch的GPU版本。这一整套下来，在自己机子上做一些简单的模型实验就没有问题了。
虽然这套流程是目前是在Windows上做的，但具有普适性，在Linux上也是一样的道理，只不过有些地方的操作可能不一样，原理都是一样的。
内容包括
/p>Anaconda的安装与常用命令小总Jupyter的安装与相关配置CUDA与Cudnn的安装(GPU支持必备)建立tf虚拟环境并安装tf2.0GPU版本建立pytorch虚拟环境并安装pytorchGPU版本
Ok,let’sgo!
2.Anaconda的安装与常用命令
Anaconda是为方便使用Python而建立的软件包，其包含多个工具包，多版本的Python解释器和强大的虚拟环境工具，所以Anaconda是Python的全家桶。Anaconda可以使安装，运行和升级环境变得更简单，所以初步学习Python，这一个就足够了。
Windows下的Anaconda安装，是所谓的傻瓜式安装，Linux下面的安装，可以参考我之前整理的（
