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环境安装重要的就是细心，不然有的时候出BUG检查起来还是比较麻烦的，各种包要注意自己安装的版本。
CUDA安装验证
当我们要使用GPU进行计算任务时，就需要用到CUDA，CUDA的主要作用就是连接GPU和应用程序。直接进入官网找到对应于GPU的CUDA版本进行安装即可
这里一路点击下一步就好
安装好了CUDA，我们通常还需要安装cuDNN，否则计算效率会大幅下降。
cuDNN安装验证
cuDNN是一个为了优化深度学习计算的类库，能将模型训练的计算优化之后再通过CUDA调用GPU进行运算。
进入https://developer.nvidia.com/cudnn完成登录验证进行下载
对应上CUDA版本号，将下载下来的文件解压，并把解压后CUDA文件夹下面的bin、include、lib文件夹中的文件放到对应的CUDA安装目录下:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2对应文件夹中。
最后没有配置上环境变量的配置上环境变量：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp
就ok了。
我们通过命令行命令nvcc -V可以查看到自己安装的CUDA版本
PyTorch安装验证
Pytorch的官网上提供了各种安装方法：https://pytorch.org/get-started/locally/
我使用的是用conda命令进行安装的方式(windows下可能需要管理员权限)
当然也可以用镜像源，将-C后面的pytorch改为镜像地址就行：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
测试安装是否成功。
jieba安装验证
jieba是目前较好的中文分词组件，其安装过程也十分简单，直接使用pip命令安装即可：
pip install jieba
由于pip源比较慢，这里推荐使用清华的镜像源来安装
pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
也可以通过在jieba后面加==指定安装版本，这里我关于数据挖掘的所有环境都是装在base环境下的：
下面验证是否安装成功：
在python中导入jieba看是否报错
可以看到，jieba已经能够成功导入并进行分词操作了
Gensim安装验证
Gensim是一个NLP的python包，可以很方便的用于使用word2vec,同时还提供了很多其他的API，Gensim同样可以通过pip命令进行安装。
pip install Gensim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
(清华源可以设置为默认的，就不用每次都在后面加上来进行暂时调用)
我们通过在python中调用Gensim包是否报错来检查是否安装成功