深度学习新手推荐 & 如何在本地完成 CS231n 课程作业 - 环境配置指南
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简介：
本指南专为深度学习初学者设计，提供详细的CS231n课程作业环境配置教程，帮助你顺利搭建开发环境并在本地完成课程任务。
近期学习CS231n课程，并准备完成作业，整理整个过程以防止遗忘。也许会出一个系列。
**深度学习初学者入门推荐与CS231N课程作业本地环境配置**
深度学习是人工智能领域的重要分支，在选择合适的资源和正确的学习路径方面对于初学者来说至关重要。斯坦福大学开设的CS231n是一门关于视觉识别的深度学习课程，适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的人群。
**一、推荐的学习资源：**
1. 视频课程：
- 腾讯课堂
- B站
2. 文档资料：
- CS231N官方笔记
- 中文翻译（可搜索“斯坦福大学CS231n课程中文笔记”）
- PPT链接：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html
**二、环境配置（以Linux Ubuntu为例）**
通常，有两种环境配置方式：本地电脑和Google Cloud。这里主要介绍Ubuntu上的步骤。
1. **安装Anaconda：**
下载最新版的Anaconda，如Python 3.7版本。
运行下载的.sh文件，并遵循提示进行安装，默认设置即可。
安装完成后，通过运行`source ~/.bashrc`使环境变量生效。
2. **检查环境：**
输入命令 `conda list` 查看已安装库，确保满足课程需求。若缺少如numpy等库，则使用 `conda install numpy` 进行安装。
3. **下载并配置作业：**
在Home目录下创建名为 `cs231n_assignment` 的文件夹，并将作业压缩包解压至此。
检查 `requirements.txt` 文件，对比已安装的库以确保满足需求。
4. **下载数据集：**
- 对于作业一需要CIFAR-10数据集。可以从官方链接中找到并进行下载。
- 解压缩后将其放在指定目录下（例如: `assignment1/assignment1/cs231n/datasets`）或者使用提供的脚本自动下载。
5. **运行作业：**
在终端输入命令如 `ipython notebook` 或者 `jupyter notebook` 启动交互式环境。
注意，由于Jupyter Notebook的特性，代码需按顺序执行以避免错误发生。
6. **环境管理：**
使用 `conda activate` 和 `conda deactivate` 命令来切换和退出虚拟环境。
除了上述的一体化配置方法（一步法），官方还提供了手动安装以及创建虚拟环境的方法（多步法）。适合对环境管理有一定了解的用户。选择这种方法时，需要按照官方提供的步骤逐步进行Python、虚拟环境及依赖库等的安装。
学习深度学习需要理论与实践相结合，在CS231N课程中作业部分通过实际操作来帮助巩固理论知识，因此正确配置开发环境是完成作业的关键。在学习过程中遇到问题可以查阅官方文档、社区讨论或在线教程，并不断探索和解决问题以深化对深度学习的理解。
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