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Python安装

关于Python的安装，有两种方式：

1.直接安装原生Python，也就是到python官网去下载安装，具体可参考我的第的第一篇博文Python安装教程

2.安装Anaconda，因为Anaconda本身自带Python和超过180个科学包及其依赖项，所以对于初学者来说，我强烈建议使用Anaconda，后续我也会主用Anaconda来讲解python基础和数据分析。

Anaconda介绍

1.简介

Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

2.特点

• 开源
• 安装过程简单
• 高性能使用Python和R语言
• 免费的社区支持

3.安装步骤

①进入Anaconda官网https://www.anaconda.com/，直接点击Download即可（默认是Windows系统），如果你是其它系统，点击下面的小图标即可。 

②下载完后双击安装包Anaconda3-xxx-Windows-x86_64.exe”。

③点击"Next"

④点击"I Agree"

⑤选择“Just Me”，点击“Next”。（若电脑有多个用户，则选择“All Users”）

⑥设置Anaconda的安装路径，路径名称最好为全英文，强烈建议不要安装在C盘（我选择安装在D盘下新建的Anaconda3.10文件夹下），随后点击“Next”。 

⑦选项全部勾选，其中"Add Anaconda3 to my..."这个是默认帮你配制好环境变量,如果会配置环境变量的小伙伴可不用勾选，最后点击“Install”

⑧点击“Next”

⑨点击“Next”

⑩取消默认的勾选，点击Finish

⑪win+R打开命令行窗口输入cmd,在黑窗口输入“python -V”按下回车，输入“conda -V”按下回去，这两句命令是查看Python和conda版本，如果出现以下结果则表示安装成功！

至此，Anaconda的安装就完成了。

文末福利

《PyTorch教程：21个项目玩转PyTorch实战》

内容简介： 

PyTorch 是基于 Torch 库的开源机器学习库，它主要由 Meta（原 Facebook）的人工智能研究实验室开发，在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目，方便快速上手，如 MNIST数字识别，读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型，如 R-CNN 模型，通过这个模型的学习，读者可以对目标检测任务有一个基本的认识，对于基本的网络结构原理有一定的了解。另外，本书对于当前比较热门的生成对抗网络和强化学习也有一定的介绍，方便读者拓宽视野，掌握前沿方向。

作者简介：

        王飞，2019年翻译了PyTorch官方文档，读研期间研究方向为自然语言处理，主要是中文分词、文本分类和数据挖掘。目前在教育行业工作，探索人工智能技术在教育中的应用。

        何健伟，曾任香港大学研究员，研究方向为自然语言处理，目前从事大规模推荐算法架构研究工作。

        林宏彬，硕士期间研究方向为自然语言处理，现任阿里巴巴算法工程师，目前从事广告推荐领域的算法研究工作。

        史周安，软件工程硕士，人工智能技术爱好者、实践者与探索者。目前从事弱监督学习、迁移学习与医学图像相关工作。

本书阅读对象

（1）人工智能方向的研究生；

（2）对深度学习感兴趣的学生；

（3）想要学习深度学习框架的其他 IT 从业者。

 参与福利 

• 抽奖方式：评论区随机抽取2位小伙伴免费送出！
• 参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短，我爱Python！”（切记要点赞+收藏，否则抽奖无效，每个人最多评论三次！）
• 活动截止时间：2023-04-21 20:00:00
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名单公布时间：2023-04-21 21:00:00  

 

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