尽管大多数深度学习模型都是在Linux系统上训练的，但Windows也是一个非常重要的系统，对于许多机器学习初学者来说，他们可能更熟悉Windows系统。要在Windows上开发模型，首先需要配置开发环境。本文将介绍在Windows计算机上配置深度学习环境的全过程。
本文将指导你完成在Windows上设置深度学习环境的步骤，包括安装所需的工具和驱动软件。请记住，即使只是配置深度学习环境，任务也可能不轻松，过程中可能会出现错误。我将尽可能提供详细的步骤，并解释每个步骤的目的。
本教程为谁而写，以及为什么要用Windows？
相信我，我自己也不喜欢在Windows上搞CUDA。但我们常常会遇到这样的情况：开发者经常需要在非专门用于深度学习或程序开发的笔记本电脑或更强大的硬件上工作。在这种情况下，你并不总能避免使用Windows。如果你遇到这种情况，或者你拥有一台Windows计算机，或者你还不能熟练使用Linux，那么这份指南一定能帮到你。
主要内容
硬件和软件的最低要求
开始之前，你需要确保你的硬件满足最低要求，并了解所需的软件。
安装Python和所需工具
我们将使用Mini-Conda来安装Python，这是一个软件包管理工具，可以帮助你安装、管理和移除各种不同的软件包。
设置开发环境
使用Conda等工具可以创建一个专门针对项目的定制开发环境，将软件包与全局设置隔离开来。
一些GPU术语
在安装GPU相关软件之前，了解一些GPU的相关知识是必要的。
安装GPU驱动
GPU驱动是让操作系统及程序能使用GPU软件的必要软件。
安装TensorFlow（CPU和GPU版本）
我们将学习如何使用Conda安装TensorFlow，支持CPU和GPU的版本。
安装PyTorch（CPU和GPU版本）
PyTorch是另一个流行的深度学习框架，我们也将学习如何使用Conda安装其CPU和GPU版本。
验证安装情况
在完成每个步骤后，我们将验证是否成功安装了所需的软件包和工具。
我的个人经验和替代方法
我还将分享一些我个人的经验和一些替代方法，希望能为你提供更多的参考和选择。
接下来，我们将开始具体的安装和配置步骤。请按照上述大纲顺序逐步进行，并在每个步骤中仔细阅读并理解指示信息。如果你在过程中遇到问题，可以随时向我咨询。祝你在Windows上顺利配置深度学习环境！正确启动与运行环境之要点
当处理诸如 Jupyter Notebook 这类复杂的应用环境时，环境启动的正确性显得尤为关键。尤其是在运行如 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架时，从错误的环境中启动可能会遇到各种问题。
针对特定环境的启动指南
如果你计划使用 tensorflow 环境，那么你应该在 tensorflow 环境中启动 Notebook，而非 base 环境或其他。因为这有助于避免潜在的错误和冲突。类似地，若你需要运行 PyTorch 的项目，就应确保在相应的 torch 环境中运行 Notebook。这样做不仅可以提高程序运行的稳定性，还能有效减少不必要的技术困扰。
我的使用心得及替代方案
当前我的配置可以很好地支持我的日常深度学习任务。这段时间的使用下来，运行都相当顺畅。不过在此之前，我尝试了其他几种配置方式，其中不乏遇到了一些令人头疼的问题。
曾经我探索了 WSL（Windows Subsystem for Linux）上使用 CUDA 和 NVIDIA 驱动的方案来利用 GPU 进行深度学习训练。此项功能虽然目前尚处于预览阶段，但其潜在的便利性仍让我尝试了这种方法。参与 Windows Insider Program 并使用预览版并非没有代价——我遭遇了包括应用无响应、GSOD 错误、启动失败和驱动故障在内的一系列问题。由于我对于不稳定的环境不甚偏好，所以决定停止这一尝试是迟早的事情。
我也清楚不是所有人都和我一样需要冒险体验新功能，这可能就是我在一个更为稳妥的 Linux 环境中工作的原因。虽然 Linux 系统的 GUI 安装工具不如 Windows 花哨，但它在性能和稳定性上的表现是无可挑剔的。
Windows 系统下的工具安装指南
在 Windows 系统中安装 TensorFlow、PyTorch 和 Jupyter Notebook 的方法在多个平台上有详细的教程，这里仅作简述：要成功设置你的 PC 工作站进行深度学习工作，应确保按照合适的步骤和教程进行操作。这不仅能避免遇到各种常见问题，还能让你的学习工作更加高效。一篇来自 "Towards Data Science" 的文章详细地解释了如何进行这些操作：
[文章链接](/setting-up-your-pc-workstation-for-deep-learning-tensorflow-and-pytorch-windows-9099b96035cb)
这一指导可以帮助你解决环境设置过程中的疑难杂症，并且有助于你建立一个更加稳定的深度学习环境。通过上述方式来安排你的技术环境和选择合适的技术路径是迈向成功的关键一步。
总结