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入行python之前，要做好哪些准备?

人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)在当下的火热程度我就不多说了，同时又有很多人想入门进入这个领域，尤其是深度学习这个细分领域。本文将带你了解入行python前需要做的一些准备。

01 高性能的显卡

深度学习相对于其他技术如：前端、php等编程语言，对于硬件的要求有一定的提高，其中最重要的就是显卡，目前做深度学习的常用的显卡就是Nvidia的显卡了，

显卡核心的参数就是显存，因为大部分模型是在GPU上完成训练，所以这个显存当然是越大越好。但是对于个人开发者来说，必须在显存和经济能力之间取得平衡。对于前期的学习，4G足够了!因为目前大部分模型任务，不管是验证还是训练，各类框架下4G用起来没问题。

02 高配的电脑

此处，我不会推荐任何品牌的电脑设备，但是对于初学、转行、入门的同学来说，最好还是选择笔记本，主要就是用起来方便。

至于品牌，大家可以自己比较，苹果本可以吗?当然可以，但是不是最好的选择，毕竟CPU再强，也无法和GPU相提并论，当然如果你不需要自己训练模型，倒是可以考虑。

03 移动硬盘

深度学习数据集一般情况下都是100G左右的大小，在没有移动硬盘的情况下进行数据分享、移动是非常麻烦的。可以购买500G以下的固态硬盘，一方面是价格便宜些，另一方面大家平时也不会用到1T的存储。

至于为何是固态硬盘，当然就是相对于传统的机械硬盘存储数据要快了。

04 系统的选择

对于想深挖深度学习领域的同学，我建议还是直接使用Ubuntu系统。MacOS也不是不行，但是装起库来还是Ubuntu更方便。但是如果你仅仅是想学学看，可以继续使用Windows，只不过是有些操作会麻烦一些，但还好的是并不会影响到你的学习进度。

05 一个学习小组

深度学习学习的复杂程度，要比学习前端、php等编程语言复杂的多。如果你在学习中遇到一些困难，很多时候遇到问题并不是一个人就能搞定的，你需要一个学习小组，一起交流、探讨，如果不行还需要专业的导师为你进行指导。

06 实战项目

仅仅靠学习理论知识，而不进行实操训练，永远写不出漂亮的代码。

所以你需要实战项目巩固基础，提炼细节，而且实际问题往往更加复杂和综合，比做个简单的demo学习到的东西要多很多。做项目常用的三个方式

1、去企业实习，做实战项目，可以有人带。但是从2019年秋招的困难程度来看，没有基础去面试深度学习实习岗，基本是不可能通过的。

2、去网上找一些开源的深度学习项目。目前网上这样的项目还是挺多的，但是对于没有基础的人自己独立完成，还是比较有困难的。

3、认真反复实操课程中的一些项目，进行刻意练习的训练，对于其中的知识点形成肌肉记忆。

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