入坑深度学习

找实习找了两周了（哈哈哈开始的有点晚了）垂死梦中惊坐起，感觉课题不跟深度学习沾点边简直没有活路。痛定思痛，决心一边写小论文，一边入门深度学习。同门也鼓励：学基础知识一个多月就够。
7月第一天，让我们来跟着沐神搭环境。（没有完全按照沐神的视频做，但是实质上是一致的），放上沐神的各种学习资料链接:
动手学深度学习第二版
动手学深度学习pytorch版B站公开课
在以后的Blog里，我会用上标链接参考文献及相关网址。

主要平台和包

Windows11
RTX 2060（已更新到最新驱动,有需求直接链接跳转：N卡GeForce® 驱动程序更新）
CUDA 12.1(注意截止到我写Blog的时间pytorch还只能支持到12.1，但沐神讲小版本不一定有影响，你可以试试hh)
Miniconda（自带python3.X）
Pytorch12.1
安装d2l和Jupyter
下载d2l记事本运行测试（本文已完成测试，注意d2l包和d2l记事本是两个不同的东西）

Miniconda下载安装

关于显卡驱动和CUDA的安装不介绍了，网上一大堆，注意版本兼容即可，nvcc -V是查CUDA版本 <nvidia-smi查显卡驱动版本（显示能支持的最高CUDA版本）
Miniconda官网链接根据你的设备选，这里我选的是第一个

双击下载即可，可以默认下载地址，也可以自定义（下载完运行Anaconda Powershell Prompt，python --version检查python版本 ）。

Pythorch安装(从这一步开始与沐神视频不太一样)

==PS:==有需求的话可以在这一步之前，用conda新建一个环境envs便于后续版本管理。
conda create -n your_env_name
直达链接


我这里新了虚拟环境，代码是通用的。

下载Jupyter和d2l包

激活你的虚拟环境conda activate your_env_name中安装Jupyter：conda install ipython jupyter
按沐神的视频安装会报错（毕竟3年前的东西了），看了好多博客之后，这个很靠谱。
miniconda利用annaconda网站的d2l安装包安装d2l

修改Jupyter默认目录

输入jupyter notebook --generate-config，查看配置文件所在路径。找到这个文件并用记事本打开。
ctrl f查找The directory to use 删掉命令行起始# 将你想打开的文件目录复制进单括号内即可。

参考博客链接，但我们是Miniconda可省去后面步骤

在Jupyter中运行Resnet

点击Kernel运行所有。
最后还需要下载几个常见的包，pandas，matplotlib等。