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如何在深度系统上安装和使用深度学习相关的软件和工具

环境篇：PyTorch与Ubuntu - 在Windows与Ubuntu系统上，我们将指导您安装PyTorch，同时分享Linux常用软件的安装与设置。预备知识： 开启你的学习之旅，我们讲解Windows 10/11环境设置，以及Conda环境管理。Git、NumPy、Matplotlib、PyTorch和OpenCV等基础工具，您将在这里熟练掌握。

安装完Ubuntu后，可以安装NVIDIA驱动程序来解决这个问题。配置NVIDIA显卡：配置NVIDIA显卡需要两个步骤。首先，安装NVIDIA驱动程序。如果您使用图形界面，可以在Software & Updates（软件和更新）中的Additional Drivers（附加驱动）中选择适合您的显卡的驱动程序进行安装。

可选安装Python MATLAB Caffe 库，还有 numpy ， pandas 之类的Python类库。

首先下载Faceswap，然后打开安装程序在硬盘上选择要安装Faceswap的位置，然后按下一步。对于大多数用户，默认位置应该合适：在下一页上，我们将自定义安装。顶部的框将告诉您将安装哪些应用程序。如果尚未在系统上检测到Faceswap，还将安装MiniConda3和Git。

如何比较Keras,TensorLayer,TFLearn

Tflearn 优点：不像Keras那样兼容两种后端，所以效率比 Keras 快，但根据国外测评还是比 TensorLayer慢一些。

tensorflow装好后里面那么多文件包,包中有包,好多函数藏得深,你怎么...

import tensorflow as tf的时候提示没有tensorflow模块 在之后，我又选择了Anaconda安装方式，安装过程一切顺利，在终端创建source activate tensorflow中可以完美运行tensorflow。

分享Python学习路线：第一阶段：Python基础与Linux数据库这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。