前言
想要在个人电脑上运行神经网络模型，首先需要构建一个稳定的本地开发环境。本文将以资深工程师的视角，梳理从硬件选型到软件部署的全流程，重点介绍基于 Python、PyTorch 和 CUDA 的深度学习环境搭建方案。
硬件准备
深度学习对算力有较高要求，核心在于 CPU、内存和 GPU 的配合。
1. 处理器 (CPU)
CPU 主要负责数据预处理和模型加载。对于入门及中级学习，Intel Core i7/i9 系列（如 i7-12700K）或 AMD Ryzen 7/9 系列（如 R7 5800X）即可满足需求。若涉及大规模训练，建议考虑企业级 Xeon 或 EPYC 架构，但成本较高。单卡工作站通常 i5 级别已足够，多卡场景则需避免 CPU 瓶颈。
2. 内存 (RAM)
内存用于存储运行中的程序和数据。深度学习任务，尤其是生成式 AI，对容量敏感。建议最低不低于 4GB，稳妥选择为 16GB，处理大规模数据集时 32GB 或 64GB 更佳。
3. 显卡 (GPU)
GPU 是深度学习的算力核心。目前 NVIDIA 占据主导地位，其 CUDA 生态最为完善。
- 推荐型号：NVIDIA GeForce RTX 3060（显存 8GB/12GB）或更高版本。显存建议不低于 8GB，以支持基础训练和推理。
- 其他厂商：AMD 和 Intel 也在进步，但在深度学习框架支持上仍不如 NVIDIA 成熟。国产 GPU 正在崛起，但生态适配尚在完善中。
- 注意：尽管 CPU 能处理简单示例，但不建议使用纯 CPU 跑深度学习实验。
操作系统选择
主流系统包括 Windows、macOS、Linux 和华为鸿蒙。
- Windows：兼容性最好，适合初学者。推荐使用 Windows 10 或 Windows 11 64 位版本。老旧版本（如 Win7）可能存在驱动兼容问题。
- Linux：服务器端首选，稳定性高，社区资源丰富。常见发行版如 Ubuntu、Debian。
- macOS：基于 Unix，适合前端或轻量级开发，但 M 系列芯片对 CUDA 支持有限，主要依赖 MPS 加速。
- 鸿蒙：目前生态尚在发展中，PC 端应用适配较少，暂不作为深度学习主力环境推荐。
开发工具与环境
我们将使用 Anaconda 管理环境，PyCharm 编写代码，Python 作为语言，PyTorch 作为框架，并配合 CUDNN 优化计算。
1. Anaconda
Anaconda 集成了 Python 和 Conda 包管理器，方便创建虚拟环境。常用命令如下：
# 查询 conda 版本
conda --version
# 更新 conda
conda update conda
# 查看当前有哪些虚拟环境
conda env list
# 创建一个新的虚拟环境（指定 Python 版本）
conda create --name jupyter_venv python=3.10
# 激活虚拟环境
conda activate jupyter_venv
# 退出当前虚拟环境
conda deactivate
# 安装包
conda install numpy
# 清理缓存
conda clean -y--all
2. PyCharm
PyCharm 是专业的 Python IDE，提供调试、语法高亮、项目管理等功能。学生可通过 JetBrains Student Pack 申请免费专业版。常用快捷键：
- 重新格式化代码：
Ctrl + Alt + L
