如何搭建深度学习开发环境

使用Anaconda集成环境

在搭建深度学习开发环境之前，我们可以直接在网上下载适应系统版本的Anaconda软件。Anaconda是一个集成了各种深度学习平台所需要的库的软件。下载完Anaconda后，我们就能获得一个集成所有库的图形界面，这对于新手来说非常方便，可以更轻松地操作和管理环境内的各种库、软件包。

创建专属开发环境

初始安装的Anaconda只有一个基础环境（base），在里面我们可以看到一些依赖库。但是，我们也可以通过点击“Create”按钮来创建针对不同配置需求的项目的专属开发环境。在搜索框中输入需要的依赖并进行安装，Anaconda可以对项目所需要的软件依赖包的版本进行管理。这样，我们就可以为每个项目设置独立的开发环境，避免不同项目之间的冲突。

命令行模式

尽管图形界面提供了便捷的操作方式，但有时候它无法解决所有问题。真正的专家通常会在命令行模式下完成所有操作。幸运的是，Anaconda支持终端（Terminal）命令行模式。通过命令行指令，我们可以创建环境、安装相关依赖，并且同样可以在命令行中运行项目。

选择合适的编译器

对于像Anaconda这类自由度极高的集成环境来说，我们有多种编译器可以选择。图形界面上直接可用的有Jupyter和Spyder，它们都是非常流行和易于使用的工具。此外，还可以选择像PyCharm和VS Code这样更强大的集成开发环境。无论你是喜欢交互式编程还是需要更全面功能的开发环境，总能找到适合你的工具。

重新生成的如何利用Anaconda搭建深度学习开发环境

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