###Task01:Pytorch认知和安装
python实现的深度学习的科学计算包，提供了一套深度学习框架。发展好，框架简洁，项目开源，上手快。
##pytorch的安装
选择常见的Anaconda+Pytorch+Pycharm配套工具
需要区分的是：
Anaconda是开源的python版本，包含conda、Python等许多科学包。
Pytorch是开源的Python深度学习库。
Pycharm是python的一个集成开发环境。
也可以在python自带的IDLE中安装pytorch包进行测试。
安装流程是
-python3.8
-Anaconda
-检查并安装NVIDIA GPU新版驱动
-Pytorch
-Pycharm
#python安装
不能选择最新版的，原本3.10，后续安装过程会产生问题，又卸载重新安装，注意添加环境变量。
#Anaconda安装
鉴于已安装完毕，中间未留截图，这里记录下常用命令，进入Anaconda Promote
#这里已经创建过虚拟环境 conda env list #激活环境命令 conda activate pytorch
为便于安装各种第三方库，选择将库源更换为国内的镜像网站，如豆瓣源
进入C:Users电脑用户AppDataRoaming 文件夹中，建立并进入pip文件夹，创建txt文件键入如下代码：
[global] index-url = http://pypi.douban.com/simple [install] use-mirrors =true mirrors =http://pypi.douban.com/simple/ trusted-host =pypi.douban.com
将文件保存为pip.ini配置文件即可。
查看并升级显卡驱动程序
在终端命令中键入nvidia-smi查看显卡配置，我是之前没有用过显卡，这里需要升级显卡的驱动程序。但升级之后发现版本过高也不行，不过按10.2版本安装pytorch也没毛病。
安装pytorch时，进入官网，将安装命令键入Anaconda prompt中即可
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
安装好之后，进入Pytorch虚拟环境，查看安装的包
pip list
再进入python环境进行测试，
import torch import torchvision torch.cuda.is_available()
结果为True，则安装正确。
#pycharm
这里我选择的是社区版，和一般的集成开发环境一样，需要建立工程，创建文件，便于程序管理。主要是选择一下我们需要开发环境和的python解释器版本。
