相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的。为了在入门时少走弯路，并且让高涨的积极性不至于太受打击，这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包

cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

Basemap是matplotlib子包，也是python中最常用、最方便的地理数据可视化工具之一。 在中端输入pip list先查看是否有jupyter，一般安装了Anaconda都会有。 win+R 打开命令提示符窗口，cd命令将当前目录设置为下载文件存放的文件夹（我放在桌面）后点回车键。 basemap下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ （1） 在终端输入python可以查看自己需要哪个版本的。 （2）basemap 将文件下载到桌面。 然后先安装pyproj。桌面上的文件命名为：pyproj-1.9.5.1

spacy 英文库 en_core_web_md-2.2.0. spacy是一个强大的NLP数据处理工具，它使用二步的安装步骤：先安装spacy，再安装对应的语言包。

离线安装包，亲测可用

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超详细的步骤（细品你会有意想不到的收获） 前言：虽然配置PyTorch踩的坑要比caffe少的多，但在配置过程中还是遇到了些问题（比如如何选择显卡驱动、CUDA、cuDNN版本，三者之间依赖关系，为社么使用Anaconda、PyCharm等），网上涉猎的资料大部分只是“授人以鱼”。虽然费尽周折最终配置成功，但仍然稀里糊涂，所以本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，参考官方文档详细写下了PyTorch的配置过程，希望能够帮助到和我一样困惑的童鞋。本人能力有限，如有不妥之处还希望谅解。 配置过程中所有软件： 软件链接：https://pan.baidu.com/s/1bMbPR4cWORZ8gXlc

python发行版本,包括了python和很多常见的软件库, 和一个包管理器conda。

anaconda的linux版本安装包Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh，亲测在ubuntu 16.04系统上完全可用，可在ubuntu上创建多个虚拟环境并各个环境之间互不影响。可用于深度学习python代码在服务器上搭建环境跑模型。

如果你跟我一样是学习Python的小白，直接安装Anaconda+Pycharm就可以了。下面介绍下载、安装和配置过程： Anaconda下载安装 步骤一：进入官网（https://www.anaconda.com/download/#windows）下载对应正确的版本，这里选择的是Windows 64bit； 步骤二：双击下载好的exe文件进行安装，点击next,点击i agree，选择just for me点击next，点击browse选择安装目录，勾选红色框点击install等待完成，点击next，点击skip，取消两个勾选框点击finish ** 此处具体看你的c盘