深度学习常用软件纪录

本文章纪录笔者在深度学习的工作和学习中经常使用的一些软件工具，工欲善其事必先利其器，希望这篇文章能对各位入门的朋友有所帮助。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。

$\nabla$ 联系方式：
e-mail: FesianXu@163.com
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github: https://github.com/FesianXu

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一般工作环境

一般来说，笔者的代码是运行在服务器上的，服务器上具有多块显卡作为主要计算环境，服务器具有外网独立IP，就笔者的为例，是运行的Ubuntu 16.04系统，目前而言，Ubuntu等基于Linux内核的对于深度学习周边框架的支持比较好，建议大家使用Ubuntu作为主要开发环境（可以是远程的计算环境，本地编辑代码等可以采用对用户较为友好的windows）。

代码编辑器类

• vim，在服务器上在线修改一些代码或者配置文件的时候使用，快捷键多，可以用的插件海量，可定制性极强。
• vimplus，使用vim的话一般需要自己去下载安装些自动补全等功能的插件，这个插件集合可以满足日常的应用，并且一键安装，非常方便。网址见：https://github.com/chxuan/vimplus
• vs code，在本地上编辑代码后，通过sftp等远程工具上传到服务器上，目前的主流开发方式，简单方便，一般来说配合插件sftp和remote-fs就足够了。
• pycharm，和vs code一样可以使用远程解释器并且上传代码到服务器上，但是其体量比较大，对电脑要求比较高。

深度学习框架类

• anaconda，目前python下最为流行的科学计算包，内涵了基本上所有科学计算所需要的包，同时有conda这个环境管理器，非常方便。
• tensorflow，可以通过conda安装，目前主流的深度学习框架。
• pytorch，可以通过conda安装，目前主流深度学习框架。
• keras，可以通过conda安装，目前主流深度学习框架。
• scikit-learn，流行的机器学习包，内含了很多传统机器学习的包，包括svm，线性回归，决策树等。
• scikit-video,scikit-image，常用的图像视频处理库。
• scipy，常用的科学计算库。

杂类

• xshell，用于远程ssh连接服务器。
• xftp，用于远程的sftp和ftp连接服务器，方便直观。

文档书写类

• typora，可见即可得的markdown书写编辑器和解释器，功能比较完善。
• texlive，流行的latex发行版。
• texstudio，流行的latex编辑器。