本博客主要包含以下3点：
- AI简介及本博客主要目的
- 环境介绍及安装原因
- 搭建环境及检验是否安装成功
- 离线模型的训练
时间分配：
| 时间 | 时长（分钟） | |
| 收集资料+写博客 |
6.12 11：28-12：28 6.12 13：28-13：30 6.12 14：02-14：11 6.12 14：30-14：41 6.12 14：53-15：09 6.12 15：38-16：06 6.12 19：15-19：21 6.13 16：21-16：38 |
149 |
| 安装Visual Studio2017 | 6.12 12：28-13：30 | 62（安装） |
| 下载+安装git | 6.12 12：58-13：08 | 10 |
| 下载+安装CUDA |
6.12 17：35-17：50（下载） 6.12 17：50-18：49（安装） |
25（下载）+59（安装） |
| 下载+配置cuDNN |
6.12 17：48-17：56（下载） 6.12 18：49-18：51（配置） |
8（下载）+2（配置） |
| git clone+安装深度学习和机器学习的软件及依赖 |
6.12 14：13-14：34（克隆） 6.13 12：49-14：37（一键安装+手动安装） |
21（克隆）+108（下载和安装） |
| 下载+安装VS Tools for AI |
6.12 14：30-14：52（下载） 6.12 14：56-14：58（安装） |
22（下载）+2（安装） |
| 离线模型训练 | 6.13 15：58-16：36 | 38 |
| 总计时长 |
安装和配置：243 收集资料+写博客：149 小的模型训练：38 |
参考博客：http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9123033.html
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开始进入正题：
一、AI简介及本博客主要目的
- AI，英文全称Artificial Intelligence，汉译为人工智能。深度学习是人工智能中发展迅速的领域之一，可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据。
- 本博客旨在让我日后方便的体验深度学习，并可以快速构建、训练一个深度学习项目，紧随浪潮。
二、环境介绍及安装原因
- 本人所拥有的环境：64 位 Windows 10 操作系统、python3.6.5版本
- 完整的目标环境：git，Visual Studio2017（下面简称为VS2017），python，相关依赖（有关深度学习和机器学习）和插件（VS Tools for AI），CUDA与cuDNN
- 安装环境原因：使用git是为了方便把GitHUb中的存储库（一些AI的例子）克隆到本地的文件夹中。使用VS2017是因为AI组件利用对Python、C / C ++ / C＃的现有代码支持，并且VS Tools for AI是微软 VS2017 IDE 的扩展，所以请更新您的Visual Studio到2017版本。
三、搭建环境及安装结果检验
- 配置Visual Studio2017
1.上面说到了，要使用AI组件，得先安装VS2017，在安装VS2017过程选择.NET桌面开发和Python开发组件，也可以选择脱离VS2017，独立安装Python。选择好了组件后，会出现绿框与之相对应，如下图所示：
2.安装目录的选择随你开心，选择完目录即可进行安装，看到下图时，ok，接下来要做的就是耐心等待。。。（我这里等待了62分钟）
- Python
1.我之前在自己的电脑里安装过python 3.6.5版本，在此没有写出安装步骤。
2.安装Python时，为了方便也需根据安装提示将其添加到环境变量（Add Python 3.6 to PATH），方便在控制台中直接使用。
3.在控制台中执行xxx.py文件时，应切换到xxx.py的目录下。例如xxx.py文件在E盘，应先将控制台切换到E盘再进行python xxx.py。
- 配置git
1.根据电脑的操作系统，选择相应的git的版本。例如我的电脑是64位，我选择了
2.安装git只有一点注意，根据安装提示把git加入到环境变量（如下图所示），这样可以方便后续直接在控制台中使用git，若是不加也可以，后期可以自己配置。其余可以疯狂的点击next，最后等待安装完毕。
3.检验是否安装成功：
在桌面点击鼠标右键，出现红框中内容，及视为安装git成功，恭喜恭喜。
- 安装CUDA与cuDNN
首先，电脑装有Nvidia的显卡才能安装CUDA。其次，需将CUDA的安装目录添加到环境变量。
- 安装深度学习和机器学习的软件及依赖
使用git将GitHub上的一个资源（https://github.com/Microsoft/samples-for-ai）克隆到本地，具体操作如下：
1.在本地新建或选择你需要存放GitHub上资源的目录，在我这里是E:\Git\program。所以在控制台中先进入此目录
，最简单的方法是在目标目录下的空白位置，shift+鼠标右键→在此打开命令窗口。
2.进入目标目录后，开始克隆，当你看到如下界面时，请选择继续等待。
3.以下三步来自http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9123033.html，下图内容代表安装深度学习和机器学习的软件及依赖成功。
一键安装有出错的地方，可以选择自己去找镜像，我的caffe2和tensorflow-gpu就是从镜像那下载的。
- 安装插件：VS Tools for AI（VS2017中操作）
1.下载插件
2.安装插件。
待插件下载完成后（我这里等待了12分钟），关闭VS2017，系统自动安装VS Tools for AI，如下图所示，点击修改，继续等待安装（我这里等待了2分钟），直到出现
，代表插件安装完毕。
3.打开VS2017
会看到工具栏多了“AI工具”以及它的内容，这代表插件安装成功。
四、离线模型的训练
1.试着训练一个模型
首先打开
，这个文件在刚才克隆时，使用的目标目录（E:\Git\program）中，E:\Git\program\samples-for-ai\examples\tensorflow。
2.为VS2017设置全局的默认Python环境（我这里是3.6.5版本）。
3.按着http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9123033.html设置。
4.在点击“不调试的情况下启动”后，系统弹出的cmd.exe是空白的，需要按下“enter”键，程序开始训练。
5.每一次的迭代，Minibatch error越来越趋近于0.0%，准确的说是在0.0%边缘徘徊。
