WINDOWS系统机器学习基础环境安装教程_windows 机器学习 环境

目录

一、Anaconda安装

二、Spyder配置与使用

 三、安装PyTorch

---

一、Anaconda安装

anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

点击Get Started

 选择 Download Anaconda installers 后点击

 进入新页面后，往页面下方翻，找到下图位置，选择对应版本，点击下载

 window环境下载后，双击安装

 一直下一步，最后点击完成即可。

安装完成Anaconda 后，点开windows的搜索栏，输入anaconda，打开Anaconda Prompt。

 目前python3比较稳定的版本为3.6，通过anaconda构建一个python3的虚拟环境。

输入命令：

conda create -n pytorch python=3.6

构建一个叫pytorch的虚拟环境。并且激活环境，输入一下命令。

激活环境命令

conda activate pytorch

二、Spyder配置与使用

点开windows的搜索栏，输入Navigator，打开Anaconda Navigator。

切换一下我们刚刚激活的pytorch环境。 

 然后点击安装 Spyder，打开即可

 三、安装PyTorch

登入PyTorch官网：PyTorch

首页位置下滑到下图位置

PyTorch构建 选第一个，选择操作系统 windows/mac/linux，选择编程语言推荐 python选择计算平台 cuda（显卡）模式或者 CPU模式，复制安装命令。

 Anaconda Prompt激活pytorch环境，执行复制的执行命令，等待安装完成。

安装完成之后，查看pytorch版本。

conda list

 

相关知识

Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版，用于数据科学、机器学习和科学计算。它包含了大量常用的Python和R软件包，以及用于管理环境和包依赖的工具。

Spyder是Anaconda中提供的一个集成开发环境（IDE），专门用于科学计算和数据分析。它基于Python语言，提供了丰富的功能和工具，方便开发人员进行代码编辑、调试、数据可视化等操作。

PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook开发并开源。它提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练深度神经网络模型。PyTorch注重动态图计算，使得开发者可以更灵活地定义和修改模型结构，同时也具备高效的计算性能。

总结来说：

• Anaconda是一个数据科学和机器学习的Python和R发行版，提供了大量的软件包和环境管理工具。
• Spyder是Anaconda中提供的一款专门为科学计算和数据分析而设计的Python集成开发环境（IDE）。
• PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，用于构建和训练深度神经网络模型，注重动态图计算。

这些工具和框架在数据科学、机器学习和科学计算领域得到了广泛的应用，为开发者提供了丰富的功能和便利的编程环境，促进了相关领域的研究和应用开发。