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2018年 2月8日下午，开始搭建环境。我新买了联想Y720笔记本电脑一台，希望用它来开展深度学习的探索。根据之前的一点点经验，搭建深度学习的环境。本篇博客主要记录的是流程，不提供相关数据的下载链接等，希望对学习者有所帮助，也希望有大神对安装进程的错误进行指教。


1找到一些相关的帖子进行大致了解，在此，我参考的帖子是这个：

http://blog.csdn/zhili8866/article/details/52955154?locationNum=8&fps=1 

（博主说不允许转载，不知道发连接是否可行，有问题请及时联系我）顺序其实不太重要，我就按照我安装的顺序进行记录。


2首先安装的是pycharm编译器，我已经注册其账户并凭借在校学生的身份申请到一年的使用权限。（任意python编译器都可以的吧）在官网下载最新版本（pycharm-professional-2017.3.3）(2018.2.8日前下载)


3下载anaconda,官方网站可以选择版本，我下载的同样是最新的Anaconda 5.0.1版本，但是官网下载非常慢（大概几十kb/s,我耽误了至少1天时间等它下载好），所以，在此，推荐清华大学的镜像（百度“清华镜像anaconda”）。安装的是python3.6。

给出连接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/archive/

镜像中下载的也正常使用了，截图如下：


不要忘记配置“环境变量”，具体如何找到环境变量需要百度搜索，之后注意，有"用户变量和系统变量"的区分。我们要设置的是系统变量，分别将2个变量添加到对应的位置中：“D:\Anaconda3”和“D:\Anaconda3\Scripts”，第一个是安装路径，第二个是Scripts文件夹路径。添加完之后，“win+r”进入运行，输入“cmd”进入命令行。在命令行中可以运行python.




4 安装Visual Studio

本次安装使用的是Visual Studio2013，亲测可用。来自半年前实验室lff师姐下载的版本。各位看官请自行下载Visual Studio2013或者 Visual Studio2015。注意这两个版本是可用的，也看到2017年10月左右的帖子中vs2017也可用了，但是需要注意cuda的版本。至少2013是确定可用。这部分的安装也很麻烦，建议安装一种，不要安装2种。主要的目的好像在于CUDA需要C++的编译器，Windows下可以使用Visual C++。其他原因不知道，按照主流教程安装就好。


5下载安装CUDA.

CUDA是nvidia提供可以使用C++进行GPU编程的接口，其官方下载地址为:

本文标签： 深度环境keras

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