紫涵的Python小课堂---第二讲。python的安装

紫涵的Python小课堂---第二讲。python的安装

因为上一期好像没有什么干货，那么我这一期就来给大家满满的干货。

Python的版本选择

首先大家要明确一个问题，Python是有版本之分的。

现在主要有两个版本，Python2和Python3。

至于为什么没有1，我也不知道，总之我开始学习的时候就只有这两个版本了。

Python3用的会多一些，所以我们以Python3为主。

Python的下载

由于Python是开源的，那么我们直接去官网下载就好了。

至于官网，百度一下就出来了。

之后选择最新版本下载。

请注意，我们要下载的是一个后缀带.exe的文件。英语水平不好的同学不要下错了。

Python的安装

Anaconda的安装

下载及安装Anaconda开发工具

注：下载Anaconda installer achive

Anaconda 对于 Python不同版本会做区别大家一定要注意哦！

如果是Python3的话记得下载Anaconda3。

github下载安装

如果是从github下载的话那么去这个网址就可以看到安装文件的下载地址了。

http://github.com/tensorflow/tensorflow

pip下载安装TensorFlow

其实很多想要学习人工智能方面的小伙伴可以顺道把TensorFlow下了，毕竟TensorFlow是目前很热门的框架了，要是做机器学习的话选择这个框架可以省去你的很多麻烦。

在线安装nightly包

pip install tf-nightly %CPU版本
pip install tf-nightly %GPU版本

安装纯净的TensorFlow

pip install tensorflow %CPU版本
pip install tensorflow-gpu %GPU版本

如果你安装的是GPU版本，那么请执行以下的步骤

首先安装CUDA软件包

http://developer.nvida.com/cuda-downloads

注意：下载的时候要下载和应该和TensorFlow的版本对应

查看TensorFlow版本

直接打开CMD

tensorflow-c

虽然我也不知道是只有英伟达的卡才能用这个网站还是AMD也可以，反正我的本本是英伟达的显卡。

安装cuDNN库

https://developer.nvida.com/cudnn

下载解压之后要复制到CUDA/V~文件夹下

因为是GPU版本，所以我们下一步就要测试显卡了

测试显卡

首先我们右键我的电脑，点击属性。

我们看最左边的，点击高级系统设置，最上面的选到高级，点击环境变量，找到path，点击编辑。

把C:\program Files\NVIDA Corporation\NVSMI添加到path

咱们上面执行的这个步骤就叫做添加环境变量，一定要记住环境变量这个名词哦，别以后别人说起的时候还一脸懵逼。

之后再cmd里再执行

nvida-smi

咱最后再来查看一下CUDA的版本

在CMD里面输入

nvcc-V