紫涵的Python小课堂---第二讲。python的安装
因为上一期好像没有什么干货，那么我这一期就来给大家满满的干货。
Python的版本选择
首先大家要明确一个问题，Python是有版本之分的。
现在主要有两个版本，Python2和Python3。
至于为什么没有1，我也不知道，总之我开始学习的时候就只有这两个版本了。
Python3用的会多一些，所以我们以Python3为主。
Python的下载
由于Python是开源的，那么我们直接去官网下载就好了。
至于官网，百度一下就出来了。
之后选择最新版本下载。
请注意，我们要下载的是一个后缀带.exe的文件。英语水平不好的同学不要下错了。
Python的安装
Anaconda的安装
下载及安装Anaconda开发工具
注：下载Anaconda installer achive
Anaconda 对于 Python不同版本会做区别大家一定要注意哦！
如果是Python3的话记得下载Anaconda3。
github下载安装
如果是从github下载的话那么去这个网址就可以看到安装文件的下载地址了。
http://github.com/tensorflow/tensorflow
pip下载安装TensorFlow
其实很多想要学习人工智能方面的小伙伴可以顺道把TensorFlow下了，毕竟TensorFlow是目前很热门的框架了，要是做机器学习的话选择这个框架可以省去你的很多麻烦。
在线安装nightly包
代码语言：txt复制pip install tf-nightly %CPU版本
pip install tf-nightly %GPU版本安装纯净的TensorFlow
代码语言：txt复制pip install tensorflow %CPU版本
pip install tensorflow-gpu %GPU版本如果你安装的是GPU版本，那么请执行以下的步骤
首先安装CUDA软件包
http://developer.nvida.com/cuda-downloads
注意：下载的时候要下载和应该和TensorFlow的版本对应
查看TensorFlow版本
直接打开CMD
代码语言：txt复制tensorflow-c虽然我也不知道是只有英伟达的卡才能用这个网站还是AMD也可以，反正我的本本是英伟达的显卡。
安装cuDNN库
https://developer.nvida.com/cudnn
下载解压之后要复制到CUDA/V~文件夹下
因为是GPU版本，所以我们下一步就要测试显卡了
测试显卡
首先我们右键我的电脑，点击属性。
我们看最左边的，点击高级系统设置，最上面的选到高级，点击环境变量，找到path，点击编辑。
把C:program FilesNVIDA CorporationNVSMI添加到path
咱们上面执行的这个步骤就叫做添加环境变量，一定要记住环境变量这个名词哦，别以后别人说起的时候还一脸懵逼。
之后再cmd里再执行
代码语言：txt复制nvida-smi咱最后再来查看一下CUDA的版本
在CMD里面输入
代码语言：txt复制nvcc-V
