搭建开发环境

配置得当的开发环境对于将循环神经网络 (neural network) (RNN)实现为功能代码至关重要。这包括确保安装了Python，以及数值计算和深度学习 (deep learning)所需的库。环境配置的连贯性有助于避免常见问题，使您可以专注于构建和训练模型。

本节介绍准备工作区所需的必要工具和步骤。我们假设您对在操作系统（Linux、macOS或Windows）上使用命令行或终端有一定了解。

核心要求

您至少需要：

Python： 我们将使用的编程语言。
包管理器（pip）： 用于安装Python库。
虚拟环境工具（venv或conda）： 用于隔离项目依赖。
深度学习 (deep learning)框架（TensorFlow或PyTorch）： 提供用于构建神经网络 (neural network)（包括RNN层）的高级API。
NumPy： Python中进行数值运算的基础库，对处理深度学习框架使用的数据张量非常重要。

Python安装

大多数现代操作系统都预装了Python，但这可能是一个较旧的版本。我们建议使用Python 3.8或更高版本，以兼容当前的深度学习 (deep learning)库。

您可以通过打开终端或命令提示符并运行以下命令来检查已安装的Python版本：

python --version
# or possibly
python3 --version

如果您需要安装或升级Python，请访问Python官方网站（python.org）并下载适合您操作系统的安装程序。按照安装说明操作，确保在提示时勾选将Python添加到系统PATH环境变量的选项（尤其是在Windows上）。

创建虚拟环境

在安装库之前，强烈建议为您的项目创建一个独立的虚拟环境。这种做法可以避免不同项目所需依赖之间的冲突。Python内置的venv模块是一个标准选择。

导航到您的项目目录： 打开终端并进入您计划存储本课程代码的文件夹。
```
cd path/to/your/project_directory
```
创建虚拟环境： 运行以下命令。将rnn_env替换为您喜欢的环境名称。
```
python -m venv rnn_env
# On some systems, you might need python3
# 在某些系统上，您可能需要使用 python3
# python3 -m venv rnn_env
```
这会创建一个目录（例如，rnn_env），其中包含Python解释器的副本以及一个用于本地安装库的位置。
激活虚拟环境：
- 在macOS/Linux上：
```
source rnn_env/bin/activate
```
- 在Windows上（命令提示符）：
```
rnn_env\Scripts\activate.bat
```
- 在Windows上（PowerShell）：
```
rnn_env\Scripts\Activate.ps1
```
激活后，您的终端提示符通常会显示环境名称（例如，(rnn_env)），表示pip现在会将包安装到这个独立的 Snyder 环境中。

备选方案：Conda环境 如果您使用Anaconda发行版，可以使用conda实现相同的隔离：

conda create --name rnn_env python=3.9  # Or your desired Python version
conda create --name rnn_env python=3.9  # 或者您期望的Python版本
conda activate rnn_env

安装核心库

激活虚拟环境后，您现在可以使用Python的包安装程序pip来安装必要的库了。

NumPy： 用于数值计算。
```
pip install numpy
```
深度学习 (deep learning)框架： 选择TensorFlow或PyTorch。本课程中讨论的原理和技术适用于两者，尽管具体的代码示例可能会偏向其中一个。
- TensorFlow： 由Google开发。
```
pip install tensorflow
```
  (注意：这通常安装的是CPU版本。如果您有兼容的NVIDIA GPU并需要GPU加速，请查阅TensorFlow官方文档以获取涉及CUDA和cuDNN的具体安装说明。)
- PyTorch： 由Meta（Facebook）开发。
```
# Check the official PyTorch website (pytorch.org) for the
# command specific to your OS, package manager (pip/conda),
# and CUDA version (if using GPU).
# 访问PyTorch官方网站（pytorch.org）以获取
# 适合您操作系统、包管理器（pip/conda）和CUDA版本（如果使用GPU）的特定命令。
# Example for pip, CPU only on Linux/macOS:
# 示例：适用于Linux/macOS上仅CPU的pip安装：
pip install torch torchvision torchaudio
```
您只需为实际练习安装这些框架中的一个。

验证安装

安装完成后，最好快速验证主要库是否能无错误地导入。直接从已激活的终端中键入python（或python3）并按Enter键打开Python解释器。然后，尝试导入这些库：

import numpy as np
import tensorflow as tf # Or import torch
import tensorflow as tf # 或 import torch

print(f"NumPy version: {np.__version__}")
print(f"NumPy 版本: {np.__version__}")
print(f"TensorFlow version: {tf.__version__}") # Or print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"TensorFlow 版本: {tf.__version__}") # 或 print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")

# Exit the interpreter by typing exit() or pressing Ctrl+D (Linux/macOS) / Ctrl+Z then Enter (Windows)
# 通过输入 exit() 或按 Ctrl+D (Linux/macOS) / Ctrl+Z 然后 Enter (Windows) 退出解释器

如果这些命令运行没有出现ImportError消息，则您的核心环境很可能已正确配置。

开发环境堆栈的基本结构，展示了由操作系统管理的Python、使用venv等工具创建的虚拟环境，以及使用pip安装在该环境中的NumPy和TensorFlow/PyTorch等库。

在独立的 Snyder 环境中安装并验证了这些工具后，您就可以开始使用您选择的深度学习 (deep learning)框架提供的API构建您的第一个循环神经网络 (neural network) (RNN)模型了。接下来的部分将指导您使用这些框架工具来定义和构建简单的RNN。

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