1 Anaconda安装
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项。
安装可以参考：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
2 Jupyter安装
Jupyter是数据分析、机器学习的常用工具，其优势在于：
可以将代码、文档等集中在一起，让用户一目了然。
安装可以参考：https://jupyter.org/install或者https://blog.csdn.net/Lee_J_R/article/details/52791228
例如：
pip install jupyterlab
注：若命令"jupyter notebook"报错，可尝试以下方式解决：
1）将"…/Python\Python37\site-packages"添加至路径，重点为site-packages；
2）使用命令"python -m notebook"命令
打开界面如下：
3 CUDA安装
深度学习中不可避免的会使用GPU，故安装的Torch需为GPU版本，故先安装CUDA，步骤如下：
1）打开NVIDIA控制面板，点击帮助，查看系统信息：
2）注意自己的驱动程序版本：我的是399.24
3）查询驱动程序版本与CUDA的对应关系：
图片来源如下：
https://blog.csdn.net/zhw864680355/article/details/90411288
4）在CUDA官网中找到对应版本，官网如下，我选择的是9.2版本：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
5）下载好后直接安装，需要注意的是请选择自定义安装，且不选中visual studio，具体参照：
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528
4 Torch安装
本文需要用到PyTorch框架，安装地址如下：
https://pytorch.org/get-started/locally/
具体步骤：
1）选择相应的安装命令：
2）使用国内镜像：
由于直接安装时易出现超时错误，故需移至国内镜像，常用的国内镜像可以参考：
https://blog.csdn.net/sinat_21591675/article/details/82770360
以阿里云为例，安装命令可如下，即添加以下语句于pythoch初始命令中：
-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
最终命令如下：
pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com torch==1.3.1+cu92 torchvision==0.4.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
若出现"Read time out"错误，请多尝试几次，或者换其他镜像源(#^.^#)
3）查看安装是否成功：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
若输出True，则安装成功。
致谢
感谢李沐、Aston Zhang等老师的这本《动手学深度学习》一书，为鄙人学习深度学习提供了很大的帮助。本文一系列关于深度学习的博客均无侵权之意，只为记录自己的深度学习历程。
项目Github地址：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch
