以下命令适用于 Windows + CPU 版本。如果你有 NVIDIA 显卡并配置了 CUDA，请去官网选择对应版本。注：这个地方官网是pip安装的，但是建议用conda自带的，他是经过conda团队处理过的也可安装CUDA的，训练模型效率更高用nvidia-smi来查看有没有（如果有这个可以用安装cuda的pythch）好了到这就结束了下面属于我的笔记，我开始添加一些我在jupyter用的代码

计算图，深度学习

现在一个地方创建个文件夹专门放所有的虚拟环境。第四步：在vscode中选用你想要的环境。在vscode右下角找到这个小猴子。cd到刚刚创建的文件夹。在win+r下cmd。