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深度学习入门篇
很多刚开始接触深度学习的小伙伴们内心常常会非常纠结，深度学习是不是很难，没有机器学习基础是不是学不起来等等。但是，我今天要说的是，没有机器学习的基础也能直接上手深度学习！！！
如果是放到以前的大环境下，跳过机器学习直接进行深度学习，那必然是非常困难的，毕竟以前各类的代码集成库都不多。但是随着时间的推移，深度学习各类的代码库在不断的增加，使得我们直接进行深度学习的愿望变成了可能。当然，这其中必然少不了前辈们的努力，正所谓前人栽树，后人乘凉嘛，哈哈。
下面我将就我个人初涉深度学习时的情况来讲讲刚入门的我们该如何对深度学习进行着手学习，也就是讲讲我当时踩过的坑，让大家尽量少踩些坑吧。
一、选择顺手的编程工具
正所谓士兵不可无兵甲，文人不可无笔墨，我们进行编程学习的也不例外，首要的任务便是找到一款适合自己的编程工具，像做深度学习的，一般都是python语言，还有些是用matlab来进行编程训练的，像python的话，我们常用的有PyCharm、VSCode，大家可以按个人喜好选择一款安装就可以了。
当然了，除了编程的软件，我们如果要进行深度学习的学习，那肯定是少不了要安装各种各样的软件包的了，毕竟大家都是调包侠嘛，哈哈。一般有两种方式，第一种是直接用电脑自带的终端pip安装，包括python都可以。另外一种就是安装Anaconda来管理你的软件包，安装好后有个类似你电脑终端的东西，到时候输入conda指令便可安装各类包了。
我个人比较懒，所以我比较喜欢Anaconda来安装各类的包，下面我就Anaconda的使用进行粗略的讲解（第一种方法我没怎么用过，所有不太懂，我就不误人子弟了）
- 找各类的渠道下载Anaconda的安装包，然后根据网上的教程进行分步式安装（网上安装教程写的都挺详细的）
Anaconda的安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1NMyLuvyIRbYizdG_x0oW-A 提取码：2vlz
PyCharm的安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1cIl1kjTivuEfvJ-tB0GDuA 提取码：y4jg - 给Anaconda换源！！！血的教训，自带的源慢的要死，如果不换源，你下个库指不定一天也下不后，还有可能下载着就莫名其妙的中断任务了
- 根据需要装对库的版本，很多库都是好几个有着相应配对的版本，如果装错一个，有可能到时候运行程序就会不正常，所以安装前要想好你要跑的程序所对应库的版本
- cuda 和 cudnn的版本要选择好，和你的显卡、系统等有关，如果你是打算用GPU跑代码的话一般都是安装好这两个，再选择tensorflow-gpu、pytorch等的版本。如今的网上大家都发有自己配好能用的环境，大家可以根据自己的实际情况对应着安装就没问题了
- 暂时没想到，想到再补充
二、基础编程的学习
一般我当初就是去B站找这部分来学习的，大家可以去B站搜一下，有挺多的。
基础编程的学习一般比较容易，快的大概一周都能学的比较好，慢一点的一个月也足够了，如果时间长还没完成这部分的学习，你就得想想是不是自己的学习方法出错了。
基础编程语法的学习不需要你学的多么深，也不需要你把所有指令都记下来（指令太多，时间长忘记是正常的），会用就行，有个印象，即使你到时候要用了，不记得怎么用，那也没问题，只要复制到网上一搜索就有了，要发挥自己的主观能动性嘛。
基本上把几个循环、判断、定义函数等基础的学会就行了，和C语言类似。其实掌握一种语言后，再去学另外一种语言是比较快、容易上手的，所有大家也要有信心。
平时大家对基础编程的学习一定要注重编程习惯、编程规范等的练习，良好的编程习惯会为你日后的编程提供不少便利！
三、基础编程实战
在完成基础的编程语法的学习后，如果你对你的基础编程学习不放心，可以到网上找一个实例进行巩固加深一下，顺便练练你的整体编程逻辑性、编程格式和编程风格等。当然了，你完全可以跳过这一步，这就要靠你自己来把握了。
好了，以上就是我对初入深度学习坑的一些个人上手见解，大家可以取其精华去其糟粕，作为参考
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