（Win10のテスト中の）深い学習記録を構築するための開発環境でアナコンダ

私は、個人が感じるとwin7のほとんどが、それを記録しようとしているため、まだ個人的に責任を負うべきで、Win10の下で深い学習環境を構築するように頼まれました。次のコマンドは、プロのテストが使用可能といわれています。
私のプラットフォームは次のとおりです。Python3.6（Anaconda4.3）+ CUDA10.0 + windows10、 NVIDIA CUDAとcuDNNをダウンロードし、設定を確認するために、公式ウェブサイトに進み、私の別のブログを、ここではそれらを繰り返しません

• ソースを設定し
  2019年6月5日はアナコンダ清華ソースは、非常に良いの使用を再開します！！
  Annacondaは、あなたがソースを設定することができ、コマンドラインで次のコマンドを使用します。
  設定--addチャンネルConda https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  Conda設定--addチャンネルhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/メイン/
  Conda設定--set show_channel_urlsはい

• 虚环境
  condaディープラーニングのpython = 3.6 -n作成
  -eはconda情報
  ディープラーニングActivateを

• tensorflow
  GPU版本：
  アナコンダ検索-tのconda tensorflow-GPU
  アナコンダショーアナコンダ/ tensorflow-GPUの
  condaインストール--channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-GPU = 1.13.1

  CPU版本：
  アナコンダ検索-t conda tensorflow
  アナコンダショーconda鍛造/ tensorflowの
  condaインストール--channel https://conda.anaconda.org/conda-forge tensorflow = 1.13.1

• keras
  #anaconda検索-t Condaは、GPU keras
  #anacondaショーアナコンダ/ keras-GPUは
  --channelインストール#conda https://conda.anaconda.org/anaconda keras-GPU = 2.2.4
  上記のコマンドは、プロンプトが表示されます＃次のようにパッケージはhigher-に取って代わられる優先チャネル、 それはインストールを確認することが最善ではありません
  kerasをインストールPIP

• Jupyterは、複数のカーネルをサポート
  Conda nb_condaをインストール

• 他のパッケージがインストールされ
  、インストールmatplotlibのCondaを
  PANDASインストールConda
  Condaをインストールscikit-学習を

• pytorch
  オンラインインストール：
  上Pytorch公式サイト：、独自のプラットフォームを選ぶIとして
  
  GPUバージョン：Condaはpytorchのtorchvisionのcudatoolkitをインストール= 10.0 -c pytorch
  CPUバージョン：condaがインストールpytorch-CPU torchvision- CPU -c pytorch
  最新の1.1 0.0
  ローカルインストール時間を節約するために、このオフライン法：
  ダウンロード：清華pytorch
  インストールローカルConda :: pytorch-1.1.0-py3.6_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2 --use GPU-バージョン
  CPUバージョンのインストール：condaインストール- CPU-ローカルpytorch -use-1.1.0-py3.6_cpu_1.tar.bz2
  torchvision：これはピップがtorchvisionをインストールし、まだ非常に簡単で、主に一部のデータ・セット、深い学習モデル、変換の一部、未来を使用する必要が統合されています