3.1 环境配置

在开始本章后面的学习之前，我们先简单介绍本章必要的软件安装与配置，主要包括下面的软件包安装。

• 安装Python环境：本书的代码已在Python 3.7中编译通过，读者可以在Anaconda官网中（链接3-1），根据自己的操作系统平台选择对应的安装版本，参见图3-1。

图3-1 Anaconda官网安装界面

• GPU环境配置（可选）：如果训练中使用的模型是深度学习模型，建议读者使用带有GPU的设备来提升模型训练的速度。为了使深度学习框架支持GPU编程，需要首先安装CUDA和cuDNN。

CUDA安装：在官网（链接3-2）下载与操作系统匹配的版本并安装，参见图3-2。

图3-2 CUDA安装界面

cuDNN安装：在官网（链接3-3）找到与CUDA相兼容的版本进行下载并安装，参见图3-3。

• 安装PyTorch：在安装Anaconda后，我们可以直接使用pip来安装PyTorch。使用pip的好处是，系统能够自动检测出合适的PyTorch版本，并自动安装依赖库。直接在命令行中输入下面的命令即可。

pip

install

torch

图3-3 cuDNN安装界面