1 主要工具
作为初学者，常用的深度学习软件主要包含Anaconda、Jupyter、TensorFlow以及PyCharm。其中Jupyter在安装Anaconda之后，将会自动包含无需另外安装。
1.1 Anaconda
Anaconda主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。Anaconda在pip install的基础上增加了conda install命令。如果想知道pip install与conda install的区别，可以去看看《conda install XXX 和 pip install XXX 的区别》这篇文章。安装方法可以参照《最省心的Python版本和第三方库管理——初探Anaconda》，虽然发布的时间有点久，不过我们大可以去官网选择最新版本，然后再主要操作步骤上按照前文中的说明进行安装并更改包的管理镜像源。
建议：Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源，这样以后安装包时就会快一些。
1.2 jupyter
Jupyter在安装Anaconda之后，将会自动包含其中，如果要运行的话，可以通过cmd终端命令输入：
Jupyter notebook
这时候浏览器将会自动打开位于当前目录的Jupyter的服务。
1.3 TensorFlow
深度学习怎么少得了TensorFlow框架？当然你们可以使用更多其他优秀的深度学习框架，但是作为一个初学者，我还是老老实实参照着前辈们的指导，安装TensorFlow。由于不同的系统存在不同的安装方法，因此我建议直接到TensorFlow的安装页面针对自己的系统寻找最适合自己的安装命令即可。
通过下列命令可以在终端中查看安装的TensorFlow以及版本号
conda list tensorflow
1.4 PyCharm
当涉及到了过长篇幅的python代码编译，为了方便，我推荐使用python的IDE是——PyCharm，其实社区版已经基本上够用了，但是你要是觉得“生命不止折腾不息”，那就勇敢的去追逐专业版（因为可以破解……其实也不麻烦）。当然有些朋友喜欢其他的编辑器例如VSCode，甚至那些大神能用notepad++,这个就看个人喜好了。
总结
安装好了上述几个软件，那么恭喜你,你离深度学习之路的放弃又更近了一步，天知道我为什么选择了这个专业~
但请相信，当你的模型能够真正运用起来，哪怕是并不完美，都够你拥有着满满的成就感~
