PyTorch深度学习实战：从新手小白到数据科学家最新章节_张敏著

1.2 环境安装

工欲善其事，必先利其器。道路千万条，环境是第一条，环境是学习的第一步。本节主要介绍Python环境的选择及安装、PyTorch 1.2的安装、开发环境IDE。

1.2.1 Python环境的选择及安装

PyTorch既支持Python 2.7也支持Python 3.5+，由于Python 2在2020年1月1日停止更新，所以笔者推荐使用Python 3以上版本。

安装Python其实有不同的方法，最简单直接的方式是在Python官网上选择合适的版本下载并且安装。本节选择Python 3.6.5，读者也可以根据需求自行选择。可供选择的Python版本如图1.3所示。

下载好之后，直接单击安装。安装时注意勾选“Add Python 3.6 to PATH”选项，如图1.4所示，这样Python安装好之后将被添加到环境变量中，而不用手动添加。

单独安装Python比较简单，但安装常见的库（如Pandas、NumPy等）比较麻烦。最常见的安装方式是通过第三方打包好的软件统一安装，如通过Anaconda。它将常见的Python包打包发布，解决了独立安装时所遇到的版本冲突问题，唯一的麻烦就是安装包较大，约为700MB。在Anaconda官网下载区根据不同的平台选项选择不同的安装包。本书统一使用Windows平台，Anaconda目前提供的最新的Python版本是Python 3.7，如图1.5所示。

图1.3 可供选择的Python版本

图1.4 勾选“Add Python 3.6 to PATH”

图1.5 下载Anaconda

选择下载64-bit的安装包，等待下载完成后直接单击安装。安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”，如图1.6所示，这样Anaconda中的Python就能够在计算机中任意位置被访问到。

图1.6 勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”

安装完成之后，在CMD命令行中输入“Python”查看Python版本号。

采用Anaconda的安装方式，NumPy、Pandas等这些常见的包都已经装好，接下来安装PyTorch。

1.2.2 PyTorch 1.2的安装

基于Python提供的pip工具或使用Anaconda提供的Conda命令，可以非常方便地安装其他Python库。PyTorch官网上提供了安装的选择，可以选择不同的操作系统，采用不同的安装方式，选择不同的PyTorch/Python版本，以及是否选择CUDA提供的GPU设备支持。PyTorch安装选项卡如图1.7所示。

图1.7 PyTorch安装选项卡

在选项卡中选好配置后，选项卡下面的“Run this Command”栏中就会生成相应的安装命令，将其复制到CMD命令行中运行即可完成PyTorch的安装。使用pip3可能会报错，可以将pip3改为pip，到CMD命令行中执行即可。下面CMD命令行中的第二个pip安装的是PyTorch实现并训练好的一些关于计算机视觉处理的模型，如VGG-16、DCGAN等，可以基于这些模型进行微调，通过迁移学习技术快速满足业务需求。

pip默认使用国外的镜像，速度较慢，通常推荐使用国内的豆瓣镜像。要使用豆瓣镜像需要配置pip.ini文件。首先进入用户根目录，笔者这里是“C：\Users\Administrator”，然后新建pip文件，在pip文件夹中新建pip.ini配置文件，在配置文件中配置国内的豆瓣镜像，具体配置如下。

国内镜像无论是安装PyTorch还是其他的Python库速度都很快，网络好时速度可以达到5MB/s。对于学习Python的读者，一定要配置Python镜像源。安装好PyTorch之后，在CMD命令行中输入“ipython”，打开Python终端检验PyTorch是否安装成功。

至此，PyTorch已安装好，但要完成程序的开发，通常会借助一些IDE环境，这样做的好处很多，如断点调试、语法纠错、自动提示等，因此好的IDE环境可以减少潜在的开发效率。下面为读者推荐几款比较好用的编程环境。

1.2.3 开发环境IDE

第一个是网页版交互式的编辑工具Jupyter Notebook，其支持自动补全、内嵌图表等，不仅可以编辑Python代码，还支持MarkDown语法，是非常理想的教学实验工具。基于Anaconda的安装方式，实际上已经安装好Jupyter。如果没有安装好，可以直接使用pip install jupyter来完成安装。在CMD命令行中输入“jupyter notebook”就可以启动一个网页版的编辑器。其常见的使用技巧请参考随书代码chapter1文件夹中的课件IDE-introduce-xxx.html。

IDE环境有很多，如果读者已经有了熟悉的Python编辑环境，可以直接略过本节。但本节主要介绍本书所使用的IDE环境“Wing IDE 6.1”，这是一款小巧但功能强大的编辑环境，笔者非常喜欢它的断点调试功能，可以在其官网上下载。Wing IDE的常见使用技巧参见chapter1文件夹中的课件IDE-introduce-xxx.html。

另一个比较常用的IDE环境就是PyCharm，它拥有强大的插件选择和断点调试功能。读者可以自行在PyCharm官网下载，本节不再赘述。

IPython是一个交互式的Python执行环境，支持Tab自动补全，可以非常方便地进行代码的快速尝试和验证。通过安装Anaconda已经自动安装好IPython。如果没有安装好，可以使用pip install ipython进行安装，其提示效果如下。