每天给小编五分钟，小编用自己的代码，让你轻松学习人工智能。本文将手把手带你快速搭建你自己的深度学习环境，然后实现自己的第一个深度学习程序。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。
如果你对循环神经网络的基本原理还不了解，可以通过小编的精讲深度学习RNN三大核心点，三分钟掌握循环神经网络进行简单了解。下面进入实战环节。
Anaconda+pytorch环境准备
如果你的电脑带有GPU，可以先安装Nvidia驱动+cuda+cudnn，然后再搭建环境，这样可以达到更高的运行速度。如果不想使用GPU，学习阶段也可以使用cpu版本，对于简单的程序用CPU和GPU其实没差别。小编这里为大家提供一个CPU版本的安装方法。本方法适用于linux和windows平台。
第一步：本文采用流行度最高的搭建方法：Anaconda3+pytorch。首先去清华镜像站（百度搜索关键字：清华镜像）进入网站后找到anaconda，然后点击，进去后下载Anaconda3-4.2.0，对应的python版本是3.5.2。下载好之后的安装就是一路默认Next就可以。
第二步：在安装好Anaconda之后。小编强烈建议为pytorch建立一个虚拟环境，这样做的好处是方便我们同时使用多个深度学习框架，每个框架就对应一个虚拟环境，框架之间可以互不干扰。具体步骤：Windows用户搜索打开AnacondaPrompt，然后输入：sourcecreate-npytorchpython=3.5，pytorch是这个虚拟环境的名字，你也可以给它起个别的名字，Python的版本我们也可以指定为3.6。linux用户直接打开终端，就可以执行上述命令。
第三步：然后，打开虚拟环境的方法是，命令行输入：sourceactivatepytorch，这个就会激活虚拟环境，接下来就可以在虚拟环境里工作了，.激活界面如下图所示：
对应的关闭虚拟环境的命令是：sourcedeactivatepytorch，执行结果如下：
第四步，就是在虚拟环境下，执行安装pytorch框架，具体命令如下
condainstallpytorch-cputorchvision-cpu-cpytorch（因为我们装的是cpu版本的，所以windows和linux都是这个命令哦），这条命令的来源是pytorch