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大家好，今天继续给大家分享 f 牌在 facebook 的 玩法，还有投流的技巧啊。 facebook 呢，作为黑五类的天堂，市场需求是很大的，无论你做美区啊，东南亚还是欧洲国家，都能挖掘到你想要的宝藏。我一直相信一句话，市场是永远存在的，如果没有赚到钱，先不要去抱怨市场，要向内求， 是不是自身出了问题，该如何去调整。今天把我的经验分享给大家啊。 f 牌呢，可以直投独立站落地页，也可以去投互动转 what type 料单，每一种方式啊，他都可以衍生出很多种玩法，这几种广告的策略的方式啊，不一样， 所以效果也不一样，这个要看你的预算啊，直投独立站的预算肯定高一些，所以转化也会高。如果你投私域呢？那么你首先要解决的是信任问题。 好，我们开始啊，我们来试一下直投站，美国 f 牌，好名字，我们来一起复制一下啊。这边呢，有一个预算优化，点开，然后第一页搞定，下一页继续第二页广告名称还是复制一下 转化呢？我们选网站，如果想直投独立站的话，你需要斗篷就是 a 站和 b 站， a 站作为你的访牌网站，那 b 站呢？就作为一个普品的一个网站，我们广告审核的时候，他看到是你的普品网站，然后广告审核通过以后，再 把斗篷再关掉，然后他就能看到你的是你的真正的防频网站，这个懂了吧？所以说只有 a 站少品派的朋友啊，就不要去直投独立站了，你可以投另一种消息应用，把你的网站再发送给客户，效果是一样的哈，我们再往下直投。独立站呢，需要像素，像素作为一个大数据人群包， 系统会根据你的像素来给你推荐更适合你的人。地区呢，我们选择美国，美国作为全球的第一大市场，需求是无穷尽的， 美国人热衷于线上购物，所以说如果你做美区的话，最好有独立站，可以让用户自己去网站里面选择喜欢的商品，然后下单。做美区的利润当然相对高一些，我们做仿牌，我们的分销价格，这个是一个货盘，两百多三百多的拿货价都有售价呢，我们可以一百八十九美金，一百六十九美金，这个都可以，整体的利润还是可以的。 我这里准备了一套关于 facebook 的 玩法拆解，讲的挺详细的啊，有操作步骤，广告组搭建、受众分析，像素等等啊， 但这些呢，是适合想自学的朋友，你可以按照我们的步骤去操作。同时呢，我们也提供一对一的教学服务，全面系统的教会你。好，我们继续。选完地区以后，底下有个更多，要把这个地方语言选一下，大类选成英语。 受众分析，我们把年龄选一下，年龄我们选到二十四到四十五岁，性别呢我们就通头，然后区分，定位就不用选了，版位选择直头站内好， 再往下广告名称还是复制一下，方便我们去好记。又到了素材这一步，素材怎么去找，文案怎么写？我们之前也讲过很多回啊，一种方法就是在广告资料库里面，但是你会发现啊，别人能用的素材你去用，就怎么都通过不了审核，毕竟它属于特货嘛，特货需要特处理才行， 我自己用的素材也很多，有的是厂家提供的，有的是我自己制作的，其实就一句话，就是系统不等人秒懂。我之前给大家演示过文字的处理方法，当然图片或者视频也需要去处理，这个兴趣呢，你可以来私我，好给大家演示一下啊。选轮播图，添加图片卡，我这里之前上传过，你比如说就这款包包， 我选五张图片点继续。 ok， 那 么用户看到的就是这个模样，是个轮播图，他可以去点击下方呢。有一个网址就是把你的网站复制下来就可以，但是需要有斗篷 a b 站轮询才可以。如果你的网站没有斗篷，那也没事。我们用另一种聊天的方式就开始不选去销量了，选互动，通 过私聊单的方式把你的网址发送给客户，效果也不错，可以去试一试。

警告，本视频耗时四百五十个小时，制作时长共一百六十二万秒，我将一口气将你从零开始学完，深度学习批透而教学知识全程无废话，快速学完所有重难点，由于时长太长，本视频先带你过完。 大家好，今天呢，我们开始给大家介绍零基础入门 python， 那 在学习具体 python 这个框架基础之前呢，我们首先给大家来介绍一下框架的基本知识， 我们既然使用 petouch 嘛，就要知道 petouch 它发展的这样的一个历史，其实呢， petouch 呢，它是由 facebook 提出的，在二零一七年在该 top 上呢进行了开源。 petouch 呢，它本身呢，其实是源于 touch， 但是呢，最开始 touch 这个框架呢，它并不是使用大家主流的这个编程语言来完成的。那在深度学习或者说 machine learning 技术如此繁荣的今天，其实呢，大家在进行科学分析的时候，使用最多的是 python， 也正是基于这样的一个以 python 优先的这样的一条原则，所以呢， facebook 呢采用呢 python 呢对 touch 这个框架呢进行了重构，当然呢， python 的 底层呢，也会用到 c 和 c 加加，但是呢，它提供了 python 的 接口， 这样呢，我们就能够使用 python 来非常便利的呢，调用这个 python 的 框架来完成整个深度学习模型的搭建，并且呢，利用这些模型呢来解决一些实际的问题。 那我们为什么要选择 python 呢？其实呢，目前呢，主流的深度学习的框架呢，一共就这么几种，有 python， 它 flow， 卡费， 还有大家如果做过优洛的话，就是目标检测网络的话，其中有一个分支叫优洛，那他呢会用到 darknight， 当然呢，也有很多参数版本的，或者是 python 版本的，那目前呢，主流的 深度学习的框架呢，一共就这几种，大家呢，作为一个初学者，如果有精力的话，其实是可以都了解一下这些框架的， 但是呢，在刚接触深度学习的时候，如果大家想要更快地去完成一些实际的任务，解决一些实际的问题， 选择 python 会比 python 呢，相对来说入门会更简单一点，为什么呢，一个呢，就是对于 python 呢，它的编程是非常简单的，如果你掌握 python 的 编程基础， 其实在学习 python 的 时候是非常容易的。而 python 呢，相比较而言呢，它的整个编程的思路呢，会更加的复杂一些， 对于一些新手而言，其实是不太友好的，尤其是大家在调试的时候，会发现调试起来非常麻烦。另外呢，对于 python 和 python 呢，最大的一个差异呢，就是动态图，对于 python 呢，它采用了动态图计算的这样的一个方式，而 python 呢，则采用了静态图， 这里我们讲的 time flow 是 一点零，在 time flow 二点零的时候呢，同样也引入了动态图的机制。那什么叫动态图，什么叫静态图呢？我们一会给大家介绍，简单的给大家描述的就是动态图呢，就是我们 在编程的时候就可以一边编程一边执行，而对于静态图呢，我们需要先构图，这个构图的过程呢，就是我们需要首先将我们的网络结构设计好，然后呢才能在后端呢去运行我们的网络。 所以也正是因为这样的一个原因， python 呢，在编程的时候会更加的简单，而参数呢，我们在搭建一个网络结构的时候呢，会写更多的代码， 我们一会会有一个 python 和一个 python 的 一个代码的一个对比，大家这样一对比就很清晰可见了。另外呢，就是 python 有 它的优点，同样也有它的缺点，只是说相对于 python 而言呢，它可能会有一些弱势的地方，就是一个呢，就是格式化， 对于 python 呢，它的格式化的分析呢，都是通过 python 来完成的，而 python 呢，则是需要通过第三方的工具来完成网络结构的格式化 等等的一些数据分析的东西。另外呢，对于 time flow 呢，我们在部署的时候是非常方便的，因为呢， time flow 它其实是 google 提供的一套框架，那 google 呢，围绕着 time flow 其实做了非常庞大的一个生态，我们在使用 time flow 的 时候呢，是非常容易去部署 time flow 的 一些模型的， 叫 tf serving， 大家如果感兴趣的话可以去了解一下。我们在后台就是在服务端去提供深度学习的模型的服务的时候呢，如果你使用 tf 的 框架呢，通常会采用 tf serving， 也就是 tf serving 来完成网络的服务。而 python 呢， 它的模型的部署呢，就比较麻烦了，它是没有这个直接去提供这种 python 思维，也没有这种服务的。所以呢，我们如果想去调用 python 的 服务呢，我们需要将它看成是一个 python 的 服务， 那我们可以去采用一些 python 的 后台服务来完成模型的部署，比如说大家可以采用 flask， 那 其实呢， flask 部署起来也不麻烦，只是说相对于 python 而言， tensflow 呢，提供了 tf serving 呢，因为它是专门针对于 tensflow 的 模型提出的这样的一个服务的框架，所以呢，它可能在模型的网络的调度上，资源的调度上可能会做得更好一些。 所以呢，如果大家需要去部署服务器的模型的时候，这个时候呢，在 tensflow 二点零的时候呢， tensflow 呢，也会进行一个非常大的版本的一个更新。 现在其实我们在使用 time flow 进行搭建模型的时候呢，已经可以采用 equation， 那 实际上呢，在 time flow 二点零中呢，已经引入了动态图的这样的一个思想。 目前呢，我们在使用 time flow 进行调试的时候，实际上呢，也可以先采用 equal equation 来完成 time flow 动态图模型的搭建， 然后呢，当模型跑通以后呢，我们再将它改成静态图的方式去执行，因为呢，采用静态图，目前相比动态图来说呢，在训练的时候呢，可能效率会更高一点。总结来看呢，就是如果大家有时间的话， 肯定是呢， python 和 python 都去学习一下是比较好的，如果大家精力有限，而且呢，目前呢，主要是去入门深度学习这样的一个方向， 或者是说做一些学术的研究，或者是说做一些模型方案的一些测试，那这个时候呢，我们可以采用 python 来完成整个模型的迭代和 学习。那如果大家想要去完成一些工程项目，而且呢这些模型呢，需要考虑到资源的消耗，并且呢 需要规划好整个后端的这个架构的时候呢，这个时候呢，我们可以采用 python 来完成整个模型的学习。目前呢还是推荐大家使用 python 一 点零版本的啊，就是比如说 python 一 点一三， 目前应该是已经到一点一五版本了，但是一点一五版本可能还是开发版，还不是稳定版。而 python 二点零呢，虽然他引入了动态图啊，但是目前呢，这个版本其实还不太稳定，等后续这个 python 二点零版本稳定以后呢，大家可以再去切换到 python 二点零。 那我自己在平时使用 python 的 时候呢，也是采用了一点一三版本，那我们再去给大家重点的区分一下这个静态图和动态图， 那其实呢，对于动态图呢，它呢是只要大家编程好程序就可以执行。比如说大家在使用 python 进行编程的时候，你在屏幕里边输入一个 print 一， 在执行之后它立马就打出 print 一， 但是如果我们想使用 time flow 去打印这样一个喷色的话，那这个时候呢，我们需要先把这个喷色定义好，定义好之后呢，然后我们直接 print 的 话，我们 print 是 这个喷色的一个 shape， 但是我们如果 想要打印这个喷色的具体的值的话，我们这个时候呢需要去执行 session， 也就是说我们通过静态图定义好了这个变量，或者说这个网络结构，然后我们再通过 session 在 后端去执行这个计算图，得到我们最终想要的结果。 整个流程呢，相比动态图来而言呢，就是先搭建计算图，然后再去运行，这样 有一个什么好处呢？他能够允许编辑器对计算图呢再进行进一步的优化，也就是说我们看到的他的执行实际上同编辑器实际进行的这样的一个运算呢，是不一样的， 那通过静态图来完成模型的搭建呢？相比于动态图而言，带来的问题就是代码编程更加的复杂，而且呢调试信息不直观，为什么呢？调试信息不直观呢？因为呢，我们在运行这个计算图的时候呢，实际上是已经经过编辑优化过的一些结果， 那编辑器优化过的结果在执行的时候报了错，实际上呢，他不是我们原先计算图的一些错，可能直接就是是编辑器 处理过之后的一些 bug， 那 这个时候呢，就同我们原先的这个代码呢会有一层关系，会套了一层，所以呢调试起来呢就不会太直观。 但是我们在采用动态图的时候呢，整个调试过程呢，就会变得非常的顺畅，我们对比一下，采用静态图和动态图两种不同的方式来完成 一个相同的操作，我们可以来看一下整个编程的这个工作量。那我们可以看到，在使用 pad 尺来进行编程的时候呢，我们整个编程它的过程 实际上是非常干净的，整个流程呢也是完全按照了 python 的 这样的一个思路来编程，它是一个从上到下的一个顺序。大家可以看到我们先定义了 a， 然后再定义了 b， 然后呢通过一个外部循环来改变 a 和 b 的 值，最后呢我们打印出 a 和 b， 最终输出的结果就是我们想要的一个结果。 但是我们如果想使用 time flow 来通过静态图的方式来完成同样的代码量，相比较而言就变得更加的复杂， 另外呢，我们在构图的时候，其实它的整个编程也是更加的复杂，我们可以看到啊，我们在使用循环的时候，需要调用 tf 点 while loop， 然后呢，我们这里的这个 while， 它的一个条件 a 小 a b， 我 们需要通过定义函数来完成， 对于这里这个 a 加 b 的 过程，我们同样也需要函数来完成。那在拿到最终的结果 c 一 和 c 二的时候呢，我们需要通过 session 来利用 session run 在 后端执行整个计算图， 最后呢我们才能够打印出最后的结果。那关于 python 的 框架呢，大家呢，只需要把握这几点，一个呢，它是基于 python 来完成的这样的一个深度学习的框架。另外呢就是 python， 相对于 python 而言呢，采用了动态图的这样的机制，它的编程会更加的简单， 调试的过程呢也会更加的简单。而 time flow 呢，相比于 padlock 而言呢，在模型部署方面呢，会更加的存在优势。那在介绍完 padlock 这个框架之后呢，我们接下来呢来看一下如何去安装和搭建 padlock 的 环境。 喂，大家好，我们在了解完 petouch 的 框架的一些常识性的知识之后呢，我们接下来呢，通过使用 petouch 来教大家如何解决深度学习的一些问题。那在解决具体问题之前呢，我们首先来看一下 petouch 的 环境搭建， 那 petouch 呢，它是 python 库，所以呢在安装的时候呢，其实它的安装是非常简单的，相比于卡费或者是说 ducknet 这些框架而言呢， padouch 它的安装呢，对于新手来说呢，相对来说呢会更加的友好，这里呢我们将 padouch 它的整个的安装的过程呢，给大家分成了四个步骤， 首先呢我们需要安装一个 linux 的 操作系统，这里呢我推荐大家使用 u 帮图十六点零四，因为我自己目前使用的系统呢就是十六点零四，这样的话，大家和我的版本对齐，在后续出现问题的时候呢，就是十六点零四，这样的话，大家和我的版本对齐，在后续出现问题的时候呢，也方便容易去定位， 至少呢排除了是系统的不同导致的这个问题。那除了优邦图十六点零四以外呢，大家还需要在当前的这个 linux 环境下的这个系统下呢去安装库达和 c u d n。 那 除了系统以外呢，大家呢还需要去安装库达和库 d n 这两个东西呢，是能够确保大家使用 gpu 来完成模型的训练所需要用到的一些工具库。那我们在使用派 top 训练模型的时候呢，底层呢实际上会调用扩大的一些函数来完成对 gpu 的 一个调度， 这样呢能够使我们训练的效率呢变得更高。在安装好这些基本的库之后呢，我们接下来呢 使用 python 的 环境来安装 python 的 包，这里呢我推荐大家使用 python 三加 pip 三来安装 python， 如果大家使用 connor 的 话，那其实呢也可以使用这个工具来搭建我们的 python 的 环境 差不太多，只是呢 and connor 呢，它是一个相当于是一个全家桶吧，在这里面呢包括了非常多的 python 包的一些源， 大家在安装起来呢可能会更加的方便一些，只是呢，我这里呢习惯性的使用 python 三原生的 python， 也就是 linux 这个无网图原带的这个 python。 我 这里呢对于十六点零四原生的 python 呢，是三点五， 而十八点零四我如果没有记错的话，应该是三点六，差别不是特别大。我们在使用 python 编程的时候呢，基本上可以说是没有什么太大的差别，那在安装好 python 这样的一个环境之后呢，如果大家使用 python 三的话，是需要额外的安装这个 pip 三的， 如果大家使用的是 antaconda 的 话，大家呢需要去额外的安装 conda 这个环境，那在安装好 python 的 环境之后呢，我们接下来呢去安装 python 的 包。同样呢，如果你使用 python 三的话， 直接使用 python 三原生的 python 三的话，就使用 pip 来进行安装，如果使用 python 的 话，那大家呢就使用 python 来完成 python 的 安装，具体呢，我们来看一下这几个安装步骤需要注意哪些问题， 这呢也是我在之前的这些课程中收到大家反馈最多的一些问题，这里呢我也帮大家拎出来。 首先呢就是关于操作系统，很多朋友会问啊，我们为什么会选择优帮图来作为我们的开发环境， 那为什么呢？其实最主要的一个原因呢，是优邦图这个环境呢，是我们在接下来无论是工作还是服务器环境，很多是以优邦图 linux 这样的一个环境为主的，这样的一个环境，当然呢也可能是其他的 linux 的 环境， 那本质上呢，相差的不会特别多，他同我们使用最习惯的 windows 系统而言呢，在资源的调度上呢，可能会有一些差异，另外呢，我们通过并列行，如果大家熟悉了这种开发环境的话，其实是更加高效的。而作为一名算法工程师呢， 如果接下来想从事算法相关的工作，大家呢接下来呢，使用 linux 基本上算是必然的一个趋势，再有呢，目前很多的我们开源的一些框架和源码，实际上在 linux 这个环境下呢，我们运行起来是更加顺畅的，可以呢，避免很多的问题。 那大家如果想要去安装优邦图这样的一个环境的话，大家一定要注意啊，这里在安装的时候呢，尽量去安装双系统，而不要使用讯息机。 如果大家使用虚拟机的话，在资源的调度上，资源的分配上会不够，尤其是我们在学习 python 这样的一个深度学习的框架，需要庞大的一个计算资源，本身你们使用笔记本去做这个任务的时候，其实就不是特别的合理，如果再搞个虚拟机， 你的资源呢可能会更加的不够用。另外呢就是虚拟机还有一个问题，就是虚拟机应该是不能使用那个显卡的，所以大家如果你的电脑有一块 gtx 幺零八零 ti 或者二零八零这样的一块显卡的话，如果你装了虚拟机，可能你的显卡根本就不会被用上。 那当然呢，如果大家有条件的话，经济实力也允许的话，还是希望大家呢尽量使用一些高配置的台式机，或者是一些高性能的笔记本。那我自己当前的这个环境是什么呢？就是系统呢，是十六点零四这样的一个操作系统， 然后我的显卡呢是幺零八零 t i， 然后内存呢是十六个 g， 大家如果想要配置工作站的话，一个呢是可以买一些现成的工作站，如果大家想自己去手动组装这个工作站的话，反正可以参考我的这个配置， 基本上这个配置做一些简单的啊深度学习的任务是够用了，尤其是大家在学一些相关的课程的时候，或者是说做一些实验研究，这个配置呢已经够大家使用了。另外呢，这里呢给大家提供了一个 安装双系统的一个教程，通过将系统刻入到 u 盘上来使用 u 盘安装双系统，有很多朋友可能不太清楚怎么去做，这里呢也给大家提供了这样的一个教程， 那在安装好双系统以后呢，接下来呢，如果大家呢带有一块显卡的硬件的话，那这个时候呢，我们就来需要安装的显卡驱动， 关于显卡驱动的安装教程呢，我们在 ppt 中呢给大家提供了一个关于 gtx 系列的显卡驱动的安装教程，在安装好显卡驱动之后呢，我们可以通过 nvi e i a smi 来查看我们当前显卡的一个基本的一个配置， 那这里呢我给大家列出了我自己电脑的一个显卡驱动的配置，大家可以看到这里是一个 gtx 幺零八零 ti， 那 它的显存呢大概在十一个 g 左右， 那在安装好显卡驱动以后呢，这个时候呢，我们关于系统环境的一些配置呢，就差不多了，我们接下来需要安装的呢就是库达和库达和库达呢，同样也是我们如果具有显卡的时候，才会需要去安装这两个相关的库， 那这两个库呢主要是用来调动 gpu 资源，帮助我们在进行深度学习模型训练的时候呢，加快我们模型的推理的时间。那关于库达和库恩呢，这里呢大家需要注意的是，在安装的时候呢， 库蒂恩的版本呢，和库大的版本呢，是彼此之间相互对应的，那在我们这一系列的课程中呢，我推荐大家使用的库大十或者是库大十点一，那我自己电脑上呢，使用的呢是库大十点一，针对于 petouch 的 这个最新版本， 我们在选定库大版本之后呢，接下来呢，我们需要去选择和库大版本对应的库蒂恩版本的一个关系，大家可以看到啊， 那大家呢可以根据不同的需要呢，选择相应的库大的版本以及库蒂恩的版本，来安装好这两个关于 gpu 资源的库。 那关于库大和库蒂恩可以从官网上呢进行下载，那我在课程的资料里面呢，也会给大家提供库大十点零，库大十点一和库蒂恩对应的版本，大家呢也可以直接呢采用我提供的这个资源呢来进行环境的配置和安装。 那关于库达和库蒂恩的配置呢，我们同样给大家提供了一个配置的文档，大家呢可以根据这个文档呢来进行相关环境的配置。那在安装好库达和库蒂恩之后呢，我们接下来呢就是确认好我们的 python 环境， 对于我们课程中的这个 python 环境呢，我们是使用原声的乐邦图自带的 python 来作为我们的编程语言， 我们的 python 呢也是基于 python 来完成的这样的一个深度学习的框架，在安装我们所需要的依赖包的时候呢，我们会使用 psp 三来完成我们所需要的依赖包，具体的命令呢就是 pip 三 install， 然后就是你的包名，或者是说你的那个包的那个地址， 当然呢大家也可以使用 lcd 来作为你的显示器，其实呢它就相当于是一个 python 的 一个全家桶，这里呢也是包括了非常多的 python 的 一些包，都在里面，装起来呢可能会更加的方便一些， 问题呢，就是因为它是一个全家桶嘛，相对来说，从编程语言的这个视角上来看的话，就是封装的会更高级一些，就是它相当于是一个高级的 api， 我 们在使用的时候呢可能会更方便，问题呢就是有可能会不太灵活，所以呢我自己使用最多的还是原生的环境， 需要什么包呢，我自己再去装就好。那对于 icloud 它的一个问题呢，就是大家在下载的时候可能会不太好下载，这里呢也给大家提供了一个源吧，大家可以从这个源上去下载这个 icloud， 然后再去我们当前的这个 linux 环境下呢再进行安装。 对于 linux 环境下的软件的安装，这里给大家提一句啊，就是它跟 windows 下不一样， windows 就是 一个点 exe 的 程序，大家可能一双击就完事了， 那 linux 下面呢，它可能会有不同的后缀，有可能是我们需要自己去翻译，然后 make install， 也有可能是需要我们去执行相应的命令。具体怎么样去安装这个软件包呢？大家呢根据你下载的这个软件，它的后缀 就是大家在下载好软件之后呢，它一般会有一个点后缀嘛，这是它的那个文件的类型，根据这个文件类型呢去解锁你想要的教程。 那在安装好 python 环境之后呢，接下来呢我们来安装 python， 这里呢我采用 python 三来作为 python 的 开发环境，所以呢我们在安装的时候呢，这里呢我采用 p i p 三来直接安装 python 的 相关的库， 这里呢最新版是一点五点零，所以呢我这里直接安装一点五点零，那我的库大版本呢是十点一，所以呢这里呢选择的是库大十点一以及对应的 python 的 版本。 那关于 padchat 的 安装呢，实际上在 padchat 官网呢也提供了相关的教程，大家呢可以打开这个教程呢，来选择自己需要的版本以及相关的配置，如果大家有 gpu 的 话，那可以采用 gpu 的 安装方式， 那具体呢，我们来看一下 python 官网提供的关于 python 安装的教程。那接下来呢，我们给大家来展示一下，如何去找到库达相应的版本，以及库 d n 相应的版本， 以及呢如何根据 python 官网提供的配置安装教程呢，来完成对 python 环境的配置。首先呢是库达，如果大家在百度中直接输入库达的话，我们可以看到这个时候呢，我们搜到的库达的版本呢是十点二的版本， 师大人版本呢是目前最新的版本，那如果大家想去安装一些其他的版本呢？比如说我们想安装库达十点一，那这个时候呢，大家需要在百度中搜索栏中呢输入库达十点一，这个时候呢我们就能够拿到库达十点一的这个版本。 我们在进入官网之后呢选择 linux， 那 如果大家是 windows 的 话，那就选择 windows， 这里呢我们推荐大家呢使用 linux， 选择 i 叉八六六四，那这个时候呢我们的操作系统是 ubox 十六点零四， 那大家在下载的时候呢，可以采用 d e b 或者是 run file 以及网络安装在线安装不同的方式呢来进行扩展版本的安装。在安装的时候呢大家呢 大家呢按照这里的这个命令呢来进行安装，这里呢推荐大家使用的是 d e b 这种形式。 在安装好以后呢我们这个时候呢再通过 nvida 这个命令呢，就能够查看到我们当前的这个显卡的配置，那在我自己的这个电脑上呢已经 进行过安装，这里呢我就不再给大家进行展示了，大家呢可以按照这个教程呢来依次进行安装。在安装好库达以后呢，这个时候呢我们需要去下载和库达相对应的库 d n， 同样呢我们输入库 d n， 在输入库蒂恩之后呢，这个时候我们会进入库蒂恩的官网，那同样也是英伟达的官网。在进入这个官网之后呢，我们想要下载这个库蒂恩的话，首先呢我们需要去登录， 如果大家有账号的话就直接登录，如果没有的话选择这里的这个 join now， 然后注册一个账号，那我在登录过自己的账号之后呢，我们进入库蒂恩下载的这个页面，这里呢我们勾选同意， 然后呢这个时候呢我们就可以根据我们自己安装的库大的版本来选择相应的库低 n 的 版本，这里呢我的电脑呢是库大十点一，所以呢我们下载这个，如果大家是其他的版本的话，那就下载相应的库低 n 的 库， 那我们这里呢打开这个库大十点一对应的库，这里呢我们是 linux， 所以呢我们选择 linux， 那大家可以看到这里呢已经在下载，在下载好以后呢，我们再将库蒂恩呢拷贝到我们已经安装好的库大的路径下面去， 那具体如何操作呢？大家呢根据我提供的教程呢来进行操作，这里呢我就不再给大家进行备注了。那在介绍完这个库大和库蒂恩之后呢，我们再来看 pytht 中关于环境搭建的教程，那我们同样呢打开 pytht 的 官网， 在打开这个链接之后呢，我们可以看到这里呢有一个选项，那这里的这个选项呢其实就是我们根据自己的环境呢来生成安装命令， 那这里呢我们选择一点五版本的 padash， 然后呢环境呢选择 linux， 大家如果是 windows 的 话，就需要选择 windows， 那 这里呢我们是 linux， 所以呢选择 linux， 那 选择安装的方式呢？采用 pip 来进行安装，也可以采用 com 的 来进行安装，那我们这里呢采用 pip， 然后呢就是 python 作为我们的开发语言，然后就是选择扩大十点一，这个时候我们就会生成这个安装命令， 那这里呢我们采用的是 python 三，所以呢我们将这里这个 pip 呢改成 pip 三来进行安装，具体呢我们来看一下安装命令， 那我们将这个命令呢拷贝过来，这里呢我们将这个 pip 呢改成 pip 三， 另外呢再添加搜度，然后呢再输入密码，我们可以看到呢，这个时候呢，我们就可以通过 p i p 呢来进行对 padouch 的 安装， 那这个安装时间呢比较长，主要呢还是因为我们在下载源的时候呢，由于是国外的源呢，下载起来比较慢，也正是因为下载起来比较慢啊，可能会出现断掉的情况，所以呢我们教大家一招呢，就是 将这个链接呢拷贝下来，我们将它直接下载下来，采用呢 wget， 然后来直接对这个资源呢进行下载， 那大家可以看到这里呢就出现了一个下载的这个过程，在下载好之后呢，我们再直接呢对这个包呢来进行安装，那除了 touch 以外呢，我们还需要安装 touchvision， 所以呢 大家呢都可以采用这种方式呢来进行包的下载和安装。那由于呢这个下载过程呢比较慢，我同样呢会将这个相关的包呢下载下来呢提供给大家。另外呢大家如果 采用一些其他版本的 padach， 比如说我们装一点四版本的，那这个时候呢可以采用一些第三方的源来进行安装，比如说我们可以采用清华的源来安装 padach 一 点四点零版本。 那这里呢我们已经给大家下载好了关于 padouch 相关的两个包，分别是 touch 和 touch vision， 那 接下来呢，我们来对这两个包呢来进行安装，我们直接采用搜度 p i p 三来进行安装。首先安装 touch， 那 在安装 touch 的 时候呢，我们可以看到需要依赖于 future 和 number pad 这两个包， 那这两个包呢在我的电脑里呢已经安装过了，所以呢这里呢提示已经存在满足要求的包了。如果大家没有安装过这两个包的话，这里呢会自动帮大家呢安装上，或者呢大家呢也可以直接采用 p i p 呢来进行相关包的安装， 那这里呢我们可以看到已经安装成功了 touch 一 点五。那接下来呢，我们来安装 touch vision， 同样我们采用 p i p 三呢来进行安装，那关于 torturous 呢，它同样依赖于 number pad 和 future， 另外呢它还需要 pillow， 所以呢，我们在安装 torturous 之前呢，可以先把它依赖的这四个库呢来分别进行安装。在安装的时候呢，我们同样采用 p i p 来进行安装，比如说我们可以安装 number pad， 可以 安装 pillow 等等。啊，因为我这里已经装过了，所以呢这里呢提示是已经存在相关的包了。那在安装好 touch 和 touch switch 之后呢，我们接下来呢通过几行代码来验证一下我们当前的这个 touch 的 版本。 首先呢，我们输入 python 三进入呢 python 环境，接下来呢我们导入 touch 这个包，这个包呢就是我们刚才安装好的 touch 的 包。那接下来呢，我们打印 touch 的 版本， 我们可以看到这里呢打印出了 touch 当前的版本是一点五点零。另外呢，我们再来打印当前库达的版本，也就是在 touch version 下面呢，有一个库达， 这里勾打了一个 d， 那 我们可以看到当前库达的版本呢是十点一。那关于 touch 环境的搭建呢？我们今天呢就给大家介绍这么多， 接下来呢我们会使用安装好的 python 的 环境呢，来解决机器学习相关的问题，谢谢大家。

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我不明白，电脑一旦下载了这两个软件，就一定要更改这些设置，否则不仅 c 盘会反复爆红，电脑还会卡到你怀疑人生。你就双击打开浏览器到右上角的三个点选择设置，点击这三条杠， 选择系统和性能，进入代理服务器设置，找到关闭 microsoft， 点击后继续运行后台扩展和应用，把它关闭， 浏览器就不会在后台偷偷运行了。然后右击 wps， 选择文件所在位置，先打开第一个文件夹，选择 office 六，一直往下滑，找到这个蓝色的工具图标，双击打开，接着进入高级选择功能定制页面，将关闭在线资源功能推荐这三项勾选，最后点击确定两个软件就又被优化好了。

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