機器學習入門（一）

鑑於盒友的電腦配置一般較高，只用來打遊戲或許有些浪費，故開始更新機器學習的教程，讓盒友的電腦不要閒着，只知道玩遊戲休息。

從現在開始更新一個機器學習的入門合集，不定期更新python和神經網絡。

一、電腦選擇

主要針對筆記本，會組裝臺式的應該不需要太關注這一塊

1.儘量不要選擇MacOS，比較難用，對新手不太友好。如果已經選擇了MacOS的同學也不要着急，也是可以學的。

2.認識電腦，認識CPU和GPU，CPU主要看型號、參數、內存大小和頻率；GPU（顯卡）分爲核顯（集成在CPU上）和獨顯（獨立於CPU），通常情況下，獨顯的性能更強。這裏不再贅述，讀者自行搜索瞭解自己的電腦配置。唯一需要注意的就是查看自己的CUDA版本（NVINDIA顯卡），按住Windows+R輸入cmd，輸入nvidia-smi查看支持的CUDA版本。

3.大一新生如果什麼都不懂，選擇一款可以暢玩3A大作的筆記本一般不會出錯。

二、安裝軟件

1.Anaconda

Anaconda可以在官網（www.anaconda.com）直接下載（免費），選擇適合自己電腦操作系統的版本，直接下載安裝即可，不會安裝可以參考網上安裝教程。由於目前官網Anaconda中Python版本已經更新到3.12，新版本的Python可能會出現一些問題，所以可以選擇較低版本的Python，目前我在使用的是Python3.9，有很多的人推薦的版本是Python3.6。歷史版本的repo.anaconda.com可以在這裏直接下載，如果下載速度慢也可以使用清華鏡像進行下載Index of /anaconda/archive/ | 清華大學開源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror。安裝好Anaconda就不需要另外再安裝Python。

創建虛擬環境，按住Windows+R輸入cmd，打開後輸入 conda create -n pytorch python=3.9，此時創建的環境會在C盤下創建一個Python版本爲3.9的名爲pytorch的環境。在後面加入-p D:\anaconda3\envs\pytorch就會在D盤中pytorch文件夾下創建環境。

2.Pytorch

Pytorch可以直接在官網PyTorch下載，根據前面查看的CUDA版本和自己的操作系統選擇下載Pytorch的版本，沒有CUDA直接選擇CPU的版本即可。按住Windows+R輸入cmd，輸入

conda activate D:\anaconda3\envs\pytorch

並複製粘貼官網生成的命令

3.Pycharm

Pycharm可以直接在官網Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains下載，有兩個版本，選擇免費的版本即可，有條件可以支持專業版，或者部分高校已經買了專業版可以激活使用，或者自己找一下專業版資源。安裝完成後，新建項目選擇已有的python解釋器，在Pytorch目錄下找到對應的Python.exe文件並添加即可，並在新工程中輸入import torch查看是否正確安裝好pytorch。對於英語暫時能力稍微薄弱的讀者，可以在pycharm中打開file-settings-plugins下載一箇中文插件。

4.jupyter

Anaconda自帶，直接打開jupyter notebook使用即可，但是默認使用的是Anaconda中base環境，沒有前面提到的pytorch環境，所以也需要進行配置。有兩種方法，一種是在base環境下安裝Pytorch，第二種是在Pytorch環境中安裝jupyter，這裏我們選擇第二種方法，但是針對不同的python版本需要的命令，可以使用conda install jupyter notebook試試，不行就試試conda install -c conda-forge nb_conda，還不行就去找一下其他博主的相關教程。