人工智能开发环境配置
在本章中，我们将学习如何开始使用Python。也将理解Python如何为人工智能提供帮助。
为什么使用Python来开发AI人工智能被认为是未来的趋势技术。已经有了许多应用程序。因此，许多公司和研究人员都对此感兴趣。但是这里出现的主要问题是，在哪种编程语言中可以开发这些AI应用程序？有各种编程语言，如:Lisp，Prolog，C++，Java和Python，可用于开发AI的应用程序。其中，Python编程语言受到广泛欢迎，原因如下-
简单的语法和更少的编码Python编程语言的简单语法非常简单，可用于开发AI应用程序。由于此功能，测试可以更容易，我们可以更多地关注编程。
内置AI项目库使用Python进行人工智能的一个主要优点是它内置了库。Python有几乎所有种类的AI项目库。例如，NumPy，SciPy，matplotlib，nltk，SimpleAI是一些重要的内置Python库。
开源-Python是一种开源的编程语言。这使得它在社区中广泛流行。可用于广泛的编程-Python可用于广泛的编程任务，如小型shell脚本到企业Web应用程序。这是Python适用于AI项目的另一个原因。Python的特点Python是一种高级的，解释性的，交互式的和面向对象的脚本语言。Python被设计为高度可读。它经常使用英文关键词，因为其他语言使用标点符号，并且它的语法结构比其他语言少。Python的功能包括以下内容-
简单易学-Python几乎没有关键字，结构简单，语法清晰。这可以让学生快速掌握语言。易于阅读-Python代码更加清晰且易于阅读。易于维护-Python的源代码相当易于维护。广泛的标准库-Python的大部分库在UNIX，Windows和Macintosh上都非常便携且跨平台兼容。交互模式-Python支持交互模式，允许交互式测试和调试代码片段。可移植-Python可以在各种硬件平台上运行，并且在所有平台上具有相同的界面。可扩展-可以将低级模块添加到Python解释器。这些模块使程序员可以添加或定制他们的工具，以提高效率。数据库-Python为所有主要商业数据库提供接口。GUI编程-Python支持可以创建并移植到许多系统调用，库和Windows系统(例如WindowsMFC，Macintosh和Unix的XWindow系统)的GUI应用程序。可扩展-与shell脚本相比，Python为大型程序提供了更好的结构和支持。Python的重要功能现在来看看Python的以下重要特性-
它支持功能和结构化编程方法以及OOP。它可以用作脚本语言，或者可以编译为用于构建大型应用程序的字节码。它提供非常高级的动态数据类型并支持动态类型检查。它支持自动垃圾收集。它可以很容易地与C，C++，COM，ActiveX，CORBA和Java集成。安装PythonPython发行版可用于大量平台。只需下载适用于平台的二进制代码并安装Python。
如果您的平台的二进制代码不可用，则需要使用C编译器手动编译源代码。编译源代码为您选择安装时需要的功能提供了更多的灵活性。
有关Python的安装，请参考以下安装教程文章:
https://www.yiibai.com/python/python_environment.html
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搭建（人工智能）或（视觉处理）环境前必看
前言在进行做人工智能或视图处理的一些ai环境搭建的时候，我们经常要下Anaconda要下cuda要下pytorch一大堆的东西，那么这些东西的作用和他们之间的关系是什么呢！
Anaconda是什么Anaconda是一种开源的Python发行版，旨在简化您的数据科学和机器学习工作流程。它包含了许多流行的数据科学包和工具，如NumPy，Pandas，JupyterNotebook等。它还提供了一个方便的包管理器，可以轻松地安装，升级或卸载Python包。Anaconda还包括一个名为conda的软件包和环境管理器，它可以帮助您创建和管理不同版本的软件环境，以满足不同应用程序和项目的要求。
CUDA是什么CUDA是一种用于GPU编程的平台，使计算机可以利用GPU的能力，利用CUDA可以加速大规模向量和矩阵运算，它允许您以C++、FORTRAN和Python等编程语言编写并行程序，并在GPU上运行。可以使用CUDA来实现深度学习训练和推理任务的GPU加速。
PyTorch是什么PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，可以方便地进行神经网络的构建和训练等。它支持在CPU或GPU上运行，并可以与CUDA集成，以实现GPU加速训练和推理。
因此，CUDA是一种计算能力的平台，而PyTorch是基于CUDA平台上的一个深度学习框架。在使用PyTorch时，可以通过其内置的CUDA加速来利用GPU进行计算，从而获得更好的计算性能。
CUDA是所有电脑都可以安装吗CUDA并不是所有电脑都可以安装的。CUDA需要满足以下三个前提条件才能够在电脑上正常使用：
电脑需要装有支持CUDA的NVIDIAGPU显卡，因为CUDA只能在这类显卡上进行加速计算。
需要安装NVIDIAGPU显卡对应版本的CUDA驱动程序，只有安装驱动后才能与GPU进行通信。
需要安装CUDAToolkit，它是一个包含了CUDA编译器，底层库以及开发文档等的框架，它能让开发者在电脑上开发CUDA程序。
pytorch没有cuda也可以用吗问题来了，CUDA只是加速GPU使用，那我不想加速或想用CPU，又或者我的电脑根本就没有GPU我就使用不了PyTorch了吗？
PyTorch是支持在CPU上运行的，因此其可以在没有CUDA支持的情况下也可以使用。
在没有GPU加速的情况下，PyTorch运行速度会比在GPU加速下慢得多，但如果数据量较小或者运算较为简单时，使用CPU运算是可行的。
同时，在开发深度学习算法时，可以使用CPU作为测试环境，进行算法调试，设计好网络结构之后再转移到GPU上进行加速运算。
总之，虽然PyTorch可以同时支持CPU和GPU的运算，但在没有CUDA支持的情况下，使用CPU运算的速度会受到明显的限制，同时建议尽量使用支持CUDA的GPU进行运算。
在下pytorch的时候，官网有提供CUDA和CPU版本
CUDA和cudnn的关系CUDA和cudnn都是NVIDIA提供的用于GPU计算加速的软件库，二者之间存在一定的关系：
CUDA是基础库，提供了GPU计算的核心功能，包括CUDADriver和CUDACompiler等。
cudnn是CUDADeepNeuralNetworklibrary的缩写，是一个用于深度学习的高性能库，提供了各种深度学习网络的计算和加速，支持GPU加速。
cudnn是基于CUDA的，它的底层实现是使用CUDA进行加速的，所以在使用cudnn时需要先安装并配置好CUDA。cudnn与CUDA的版本是有对应关系的，因此需要根据CUDA版本选择合适的cudnn版本。
综上所述，CUDA提供了底层的、基本的GPU计算功能，而cudnn则是在CUDA基础上专注于深度学习加速的库，但是这两个库是密切相关的，在深度学习计算中常常是一起使用的。
总结在搭建人工智能或视觉处理环境时，通常需要安装和配置Anaconda作为Python的开发和执行环境，安装和配置CUDA以在GPU上实现计算加速，然后安装和配置PyTorch或TensorFlow以构建和训练神经网络。这些工具之间的关系是：CUDA是一个GPU计算平台，可以用于加速PyTorch、TensorFlow等深度学习框架的计算。同时，PyTorch和TensorFlow都可以与CUDA集成，以实现GPU加速的训练和推理。因此，这些工具一起提供了强大的深度学习平台，可以用于许多人工智能和视觉处理任务。