第2章　PyTorch 2.0深度学习环境搭建

工欲善其事，必先利其器。对于任何一位想要构建深度学习应用程序或是将训练好的模型应用到具体项目的读者，都需要使用编程语言来实现设计意图。在本书中，将使用Python语言作为主要的开发语言。

Python之所以在深度学习领域中被广泛采用，这得益于许多第三方提供的集成了大量科学计算类库的Python标准安装包，其中最常用的便是Miniconda。Python是一种脚本语言，如果不使用Miniconda，那么第三方库的安装可能会变得相当复杂，同时各个库之间的依赖性也很难得到妥善的处理。因此，为了简化安装过程并确保库之间的良好配合，推荐安装Miniconda来替代原生的Python语言安装。

PyTorch是一种开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它提供了两个高级功能：

·　强大的GPU加速的张量计算（类似于NumPy）。

·　基于深度神经网络的自动求导系统。

PyTorch的主要特点是动态计算图，这意味着计算图可以在每个运行时刻动态改变，这大大提高了模型的灵活性和效率。

除此之外，PyTorch还提供了丰富的API，支持多种深度学习的模型和算法，并能够轻松与其他Python库（例如，NumPy和SciPy）进行交互。

目前，PyTorch已广泛应用于学术研究和商业开发，包括自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络（GANs）等领域，是全球最受欢迎的深度学习框架之一。

在本章中，首先将引导读者完成Miniconda的完整安装。然后，将通过一个实践项目来帮助读者熟悉PyTorch 2.0。这个项目将生成可控的手写数字，作为一个入门级的程序，它将帮助读者了解一个完整的PyTorch项目的工作流程。通过这个项目，读者将能够初步体验到PyTorch 2.0的强大功能和灵活性。