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安装Anaconda
软件下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1SqEpDgNycHs7ZHbNfZlv7A
提取码：mclu
双击打开Anaconda软件安装包：
点击Next，下一步
点击I Agree
勾选All Users
这里选择安装位置，可以自己新建文件夹，安装到C盘以外的磁盘。
这里建议勾选第一个选项，将anaconda添加到系统变量中，这种以后可以使用cmd调用conda，更加方便。
conda换清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了
conda config --set show_channel_urls yes
conda显示所有源
conda config --show channels
pip换清华源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip显示所有源
pip config list
安装VS Code
双击打开VS Code安装包
勾选我同意，然后点击下一步
这里勾选第2和第3个选项，这样可以通过右键快速地打开工程，可以提升效率。
安装扩展包
点击VS Code左侧最后一个按钮，扩展工具，搜索Python，Pylance进行安装。当然，如果想切换成中文，可以安装Chinese (Simplified) 扩展。
安装CUDA
CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设备。这边演示CUDA10.2版本的安装。注意：30系列的显卡必须使用CUDA11.0以上的版本，其他显卡既可以使用10也可以使用11版本。
双击打开安装包
点击同意并继续
选择自定义，点击下一步
这边可以更改安装路径，可以新建2个文件夹，将第一第二个安装在一个文件夹，第三个安装在另一个文件夹，这样可以节省C盘空间。
CUDA需要配合cudnn才能正常工作，将cudnn的四个文件，复制到cuda的安装路径即可，即第一个文件夹。
cudnn和CUDA的版本对应关系如下：
- CUDA 工具包10.1/10.2 配合 cuDNN v7.6.5
- CUDA 工具包 11.0 配合 cuDNN v8.0.2
- CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1
- CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1
可以使用cmd，输入：
nvcc -V
查看CUDA是否安装成功
安装Paddle
打开Paddle官网，选择好CUDA版本10.2（根据刚才安装的CUDA版本），注意，如果没有NVIDIA显卡，请选择CPU版本。
复制出现的命令到anaconda安装即可，注意一定要切换到自己想要的环境中（如 Paddle_tutorial）
Paddle安装校验
执行以下的Python代码，检查是否成功调用GPU资源
import paddle
paddle.utils.run_check()
出现：
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
那么恭喜你，环境配置成功啦！