以下是一些必要的课前准备工作。
如果你之前已经在 Python 课程中配置过 Conda 环境，直接创建一个新环境并跳过这一节即可。没有接触过的同学也不用担心，按照以下步骤来配置你的开发环境，确保你能轻松运行课程所需的代码。
Conda 是一个跨平台的开源软件包管理系统和环境管理系统，它能够让我们在不同项目中创建隔离的运行环境，避免不同库版本冲突的问题。在 Windows、macOS 和 Linux 上都可以使用 Conda。通过' Conda，你可以快速安装、管理和切换不同的环境。
Anaconda 是一个包含 Conda 的预配置工具集，内置了常见的 Python 库，推荐大家使用 Anaconda，因为它已经为数据科学和机器学习等领域做了很多优化。
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下载 Anaconda
推荐通过 TUNA 镜像站 下载 Anaconda 安装包，这样可以大大提高下载速度： TUNA Anaconda 镜像 -
安装 Anaconda
按照官网的步骤进行安装，并根据操作系统选择相应版本。 -
创建 Conda 环境
打开命令行终端，使用以下命令创建一个新的环境：conda create -n myenv python=3.12
你可以将
myenv替换为你喜欢的环境名称。 -
激活环境 创建好环境后，激活它：
conda activate myenv
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安装依赖库
在conda环境下安装依赖库时，我们可以使用 Conda 和 Pip。一般来说，Conda 用于安装复杂依赖和大型框架（如 PyTorch），它能自动解决依赖问题；而 Pip 适合安装轻量级库或 Conda 中没有的库。一般人们直接使用Pip就完事了，如果不涉及复杂依赖。 值得注意的是，通过Pip和Conda安装的包在环境中都是可以正常使用的，但是它们之间的依赖问题不会被同时考虑。安装时，Conda考虑通过它安装的依赖问题，Pip则考虑通过它安装的依赖问题。尽量只使用一种。
比如conda来安装一个pytorch（举例）
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch而 Huggingface 的 transformers 库则需要通过 Pip 安装：
pip install transformers一般你不用自己安装指定版本的具体包，因为人家一般在根目录下写好了requirements.txt文件，你只需要运行以下命令即可(本仓库也一样)：
pip install -r requirements.txtWandb（Weights and Biases）是一个用于机器学习项目的工具，能够帮助你追踪实验过程中的各项指标、超参数调整和模型可视化。通过 Wandb，你可以更轻松地管理和可视化训练过程。
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注册 Wandb 账号 访问 Wandb 官网 注册账号，完成基础设置。
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登录 Wandb 进入环境，然后安装python包
conda activate myenv pip install wandb完成注册后，使用以下命令在本地命令行登录：
wandb login
随后将官网得到的token输入即可
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国内替代方案 - Swanlab 在国内使用 Wandb 可能会遇到连接问题，因此可以考虑使用 Swanlab，它是 Wandb 在国内的优化版本。访问 Swanlab 官网 进行注册。逻辑与wandb类似
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集成 Wandb 到 PyTorch 项目 在项目中，使用以下代码集成 Wandb 进行实验追踪：
import wandb # initialize Wandb wandb.init(project="my-project-name") # Upload some metric wandb.log({"accuracy": 0.95, "loss": 0.05},step=1)
- 打开 VSCode。
- 按下 Ctrl+Shift+X 打开扩展商店。
- 搜索并安装 Jupyter 扩展（官方扩展）。这会使 VSCode 支持
.ipynb格式的文件，并能够运行和调试 Jupyter Notebook。
安装后，你就可以在 VSCode 中直接运行 Jupyter Notebooks，进行交互式编程了！
PyTorch 是目前最流行的深度学习框架之一，它被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和生成模型等领域。
访问官网： https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择自己的实际配置，粘贴官网生成的命令到终端中执行即可。 比如说我的配置是：windows+pip+cuda 11.8
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://download.pytorch.org/whl/cu118如果觉得安装的太慢了，可以考虑使用清华源：（记住这个技巧）
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装完成后，通过以下 Python 代码验证是否成功：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否能使用 GPUHuggingface 是一个顶尖的人工智能平台，拥有大量的预训练模型、数据集和代码。你可以利用 Huggingface 提供的预训练模型进行快速原型设计，并通过其平台进行模型训练和分享。 甚至还可以在上面看daily paper，就像早上起来读报的老大爷。
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注册 Huggingface 账号 访问 Huggingface 官网 注册账号。
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安装 Huggingface 的
transformers库 使用以下命令安装 Huggingface 的transformers库，来加载和使用预训练模型：pip install transformers
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加载预训练模型 安装后，你可以快速加载预训练的 BERT 模型，进行文本分类、生成任务等：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
注：huggingface如果访问困难，或者需要下载大文件，可以使用hf-mirror.com国内镜像站平替 此时，需要引入环境变量：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com- 课程slides 清华云盘：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/8b7f9317265040829aa7/
- d2l.ai
这是一本非常好的深度学习教材，提供了大量的代码示例和练习题。可以通过以下链接访问：https://d2l.ai/
有中文版可以切换，且附有仓库
git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git - 谷歌开发者文档 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/neural-networks/interactive-exercises
- Tensorflow的play ground https://playground.tensorflow.org/ 可视化很好，比较好玩
- 给小孩的机器学习教程（字面意思） https://machinelearningforkids.co.uk/