诶…朋友们好啊，我是深度学习入门人——水平线之下，近一段时间开始了解学习深度学习，一步一步慢慢走，能走到哪步就算到那步吧，希望不是从入门到入土。

1.安装Miniconda

去Miniconda官网下载Miniconda3 Windows 64-bit/清华大学开源镜像站再下面找到Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe下载
下好以后直接安装，一路点Next>，要注意小记一下miniconda3安装的位置，后面有需要
到了这个界面点上这个
然后Install即可。

2.配置环境——CPU

使用cmd或者Anaconda Prompt配置环境，这里以cmd为例。
打开cmd输入pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple以配置清华PyPI镜像，不然以国外站点下会有点慢
下一步输入conda activate gluon**conda虚拟运行环境，**成功在前面会多一个(gluon)，
然后就是安装MXNet，执行命令pip install mxnet，然后就会安装最新的cpu版本mxnet。
成功安装好mxnet后依次安装以下包
pip install d2lzh==0.8.11
pip install jupyter==1.0.0
pip install matplotlib==2.2.2
pip install pandas==0.23.4
环境配置完毕嗷。
然后就可以打开jupyter记事本看看了，

不出意外就会弹出一个网页。

3.环境配置——GPU

和上面的步骤相差不大吧，只不过要先去下一个CUDA，可以去官网下载(我下的是10.0)，然后自行安装，没什么可以说的。
如果是没配置CPU环境的话可以直接和上面步骤一样只不过再安装mxnet时候的命令变成pip install mxnet-cu100(以CUDA10.0为例)，其他步骤都一样。
若是已安装CPU，则需要先进入虚拟环境conda activate gluon，然后再卸载CPU版本的MXNet。
pip uninstall mxnet
卸载完成后再安装使用命令pip install mxnet-cu100安装。
那么到现在环境配置就可以了。

4.在Pycharm上使用

我的Pycharm版本是2020.2.3，以创建新工程为例。

等一会后就创建好了。
我们创建一个jupyter notebook
然后写一点东西
点击运行，会出现如下报错（关于这个错误我也没不知道是为什么，**环境开启jupyter notebook再运行我也是出错的，如果你没错那真漂亮）
现在默认是自动托管jupyter服务地址的
我选择手动。
首先再pycharm下面的终端中启动虚拟环境，并启动jupyter记事本(当然你也可以选择用cmd)。

！复制链接！
然后按以下步骤：
1

2

然后点击运行就可以正常使用了

以后在使用的话，1.**虚拟运行环境，2.开启jupyter notebook，3.复制token，4.将复制的token粘贴到弹出的
这个里面就好了，然后就能使用了。

其他

1.环境搭建我参考了课程讨论中一篇文章，有不懂的可以去看看。
2.关于使用gpu计算，渣渣笔记本有两块显卡，一块核显，一块集显，但是却只能用一个gpu进行运算。我目前找到的理由是 mxnet只支持核显并不支持集显 ，所以无法使用gpu(1)。该解释只作为参考，如果有其它解释的可以与我联系讨论。撒花撒花。