机器学习入门（一）

鉴于盒友的电脑配置一般较高，只用来打游戏或许有些浪费，故开始更新机器学习的教程，让盒友的电脑不要闲着，只知道玩游戏休息。

从现在开始更新一个机器学习的入门合集，不定期更新python和神经网络。

一、电脑选择

主要针对笔记本，会组装台式的应该不需要太关注这一块

1.尽量不要选择MacOS，比较难用，对新手不太友好。如果已经选择了MacOS的同学也不要着急，也是可以学的。

2.认识电脑，认识CPU和GPU，CPU主要看型号、参数、内存大小和频率；GPU（显卡）分为核显（集成在CPU上）和独显（独立于CPU），通常情况下，独显的性能更强。这里不再赘述，读者自行搜索了解自己的电脑配置。唯一需要注意的就是查看自己的CUDA版本（NVINDIA显卡），按住Windows+R输入cmd，输入nvidia-smi查看支持的CUDA版本。

3.大一新生如果什么都不懂，选择一款可以畅玩3A大作的笔记本一般不会出错。

二、安装软件

1.Anaconda

Anaconda可以在官网（www.anaconda.com）直接下载（免费），选择适合自己电脑操作系统的版本，直接下载安装即可，不会安装可以参考网上安装教程。由于目前官网Anaconda中Python版本已经更新到3.12，新版本的Python可能会出现一些问题，所以可以选择较低版本的Python，目前我在使用的是Python3.9，有很多的人推荐的版本是Python3.6。历史版本的repo.anaconda.com可以在这里直接下载，如果下载速度慢也可以使用清华镜像进行下载Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror。安装好Anaconda就不需要另外再安装Python。

创建虚拟环境，按住Windows+R输入cmd，打开后输入 conda create -n pytorch python=3.9，此时创建的环境会在C盘下创建一个Python版本为3.9的名为pytorch的环境。在后面加入-p D:\anaconda3\envs\pytorch就会在D盘中pytorch文件夹下创建环境。

2.Pytorch

Pytorch可以直接在官网PyTorch下载，根据前面查看的CUDA版本和自己的操作系统选择下载Pytorch的版本，没有CUDA直接选择CPU的版本即可。按住Windows+R输入cmd，输入

conda activate D:\anaconda3\envs\pytorch

并复制粘贴官网生成的命令

3.Pycharm

Pycharm可以直接在官网Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains下载，有两个版本，选择免费的版本即可，有条件可以支持专业版，或者部分高校已经买了专业版可以激活使用，或者自己找一下专业版资源。安装完成后，新建项目选择已有的python解释器，在Pytorch目录下找到对应的Python.exe文件并添加即可，并在新工程中输入import torch查看是否正确安装好pytorch。对于英语暂时能力稍微薄弱的读者，可以在pycharm中打开file-settings-plugins下载一个中文插件。

4.jupyter

Anaconda自带，直接打开jupyter notebook使用即可，但是默认使用的是Anaconda中base环境，没有前面提到的pytorch环境，所以也需要进行配置。有两种方法，一种是在base环境下安装Pytorch，第二种是在Pytorch环境中安装jupyter，这里我们选择第二种方法，但是针对不同的python版本需要的命令，可以使用conda install jupyter notebook试试，不行就试试conda install -c conda-forge nb_conda，还不行就去找一下其他博主的相关教程。