1.几个重要概念加安装方法

解释器，集成开发环境，pip工具

解释器

python是解释性语言，机器想要识别运行python代码，需要python解释器进行解释将其翻译为机器语言，故运行python程序解释器是必备的

集成开发环境

如pycharm，集成开发环境只是一个编写代码的工具，就行我们用word排版我们的文字一样，只是编写代码的时候更方便，集成开发环境可以给我们提示语法格式等错误。集成开发环境中我们需要设置解释器

pip工具

python的强大之处在于它有众多功能强大的库，所谓库就一堆代码文件，只需要调用其中的一些接口我们就能完成想要实现的功能。pip既是一个管理和安装这些库的工具 python3.6以上自带pip工具 因此我们无需单独安装

Anaconda

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。其中的conda工具与pip类似，但conda的优点是比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。那什么是环境管理呢，举个例子，比如在大型的集成了许多titan rtx的服务器上，这个服务器为不止一个人提供服务，但是大家各自开发过程中用的python版本，各种库的版本都不一定一样，所以我们需要为每个人创建自己的环境，用于自己的项目，而conda恰好可以完美的解决这个问题。简而言之，anaconda自带众多功能强大的库，并且还集成交互式开发环境jupyter notebook等等一系列工具，同时也自带python解释器，是一个大杂烩。

总结

说了这个多，总结一下，anaconda是一个大杂烩，有了它，我们就可以完成基于python的各种项目，甚至不需要自己再单独下载python解释器了（anaconda自带）。pycharm是一款集成开发环境，对于工程性的项目而言十分方便，因此也可以下载了解（可有可无）。
因此，最终推荐为Anaconda+pycharm
如何安装可参考此视频

2.Pytorch(cuda)版本安装

pytorch也就是上文中所说的一个库（即代码块），它可以完成的功能是各种深度学习算法，数据处理，可视化等等。也是现在学术界广泛采用的一个库。如果你的电脑有显卡，可以安装cuda版本，运行速度效率会快很多。cuda版本安装可参考此博客