第2章　PyTorch 2.0深度学习环境搭建

工欲善其事，必先利其器。第1章介绍了人工智能、大模型以及PyTorch 2.0之间的关系，本章开始正式进入PyTorch 2.0的讲解与教学中。

首先读者需要知道的是，无论是构建深度学习应用程序还是应用已完成训练的项目到某项具体项目中，都需要使用编程语言完成设计者的目的，在本书中使用Python语言作为开发的基本语言。

Python是深度学习的首选开发语言，很多第三方提供了集成大量科学计算类库的Python标准安装包，常用的是Miniconda和Anaconda。Python是一个脚本语言，如果不使用Miniconda或者Anaconda，那么第三方库的安装会比较困难，导致各个库之间的依赖关系变得复杂，从而导致安装和使用问题。因此，这里推荐安装Miniconda来替代原生Python语言的安装。

本章将首先介绍Miniconda的完整安装，之后完成一个练习项目，生成可控手写体数字，这是一个入门程序，帮助读者了解完整的PyTorch项目的工作过程。