一、安装Python 3.8.8
安装软件单独发送给你
记得勾选“添加到系统路径”
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二、VSCode安装插件
1、安装简体中文语言包
确认一下是否已经安装中文插件，VSCode的英文菜单，容易劝退学生
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安装完成后，点击右下加”修改语言并重启“按钮
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2、安装Python插件
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三、安装ipynb所需的插件
可以直接创建一个test.ipynb文件并运行一些测试代码，VSCode会自动安装所需插件，或者手动安装如下插件：
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给你提供一些简单的测试代码，代码运行后，由于没有torch库，所以会报错。不过也证明了相关插件已经安装完成
import torch
import numpy as np
# 直接从数据创建张量
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 一维张量
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 二维张量
# 根据现有张量或 Python 列表创建
z = torch.from_numpy(np.array([1, 0, 1])) # 从 NumPy 数组创建
a = torch.zeros(2, 3) # 创建全零张量
b = torch.from_numpy(np.array([[1, 0, 1],[0, 1, 0]])).to(torch.int64)
# Tensor运算
torch.add(x, z)
torch.mm(y, b)
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三、安装库
新建windows命令行窗口，安装Python所需的库
pip install numpy
pip install pillow
pip install matplotlib
pip install torch
pip install torchvision
全部安装完成后，跑一些测试代码，确认全部都可以正常运行之后，再让管理员老师将系统同步到教室内的学生电脑
测试代码
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = Image.open('test.jpeg')
gray = img.convert('L')
plt.figure()
plt.imshow(gray, cmap='gray')
import torch
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import torch.nn.functional as F
#注意下面两行在matplotlib使用上出错时，加上可不出错
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'
#定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
momentum = 0.5
