如何提問
可以看看這篇文章：提問的智慧55
簡單來說：
1. 根據(jù)報錯信息自己判斷哪段代碼出問題，原因是什么，并嘗試修改代碼
2. 善用搜索，通過Google和stackoverflow查看類似問題及解決方法
3. 優(yōu)達學城DLND論壇，先用右上角的搜索看看是否有一樣的問題帖子，然后到對應項目的子版塊發(fā)帖。
- 使用有意義且描述明確的標題，比如報錯關(guān)鍵詞
- 帖子內(nèi)容先附上課程詳細鏈接
- 標明運行環(huán)境（系統(tǒng)，版本等）
- 詳細報錯信息
- 嘗試的解決方案（這個很重要，有利于別人用排除法節(jié)省分析時間）
注：?不要直接在群里或論壇貼代碼！?考核內(nèi)容不能直接貼出來否則會違反Honor Code35。先自己嘗試提煉有效信息和自己的分析，結(jié)合?完整報錯信息來提問。
提供?文本報錯信息，盡量不要用截圖，絕對不要用曝光不足、失焦的低分辨率手機照片。
報錯信息過長不要發(fā)微信群，影響他人查看其他回復，直接發(fā)論壇。
深度學習論壇子版塊：
深度學習第二學期
2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡99
舊版課程項目備份
優(yōu)達學城論壇支持markdown格式編輯，這里有個教程37，也可以參考這篇論壇快速指南。結(jié)合論壇的實時預覽可以快速熟悉用法。
翻譯報錯
如果發(fā)現(xiàn)翻譯或內(nèi)容有誤，可以在這個版塊4發(fā)帖。
標題格式：課程名稱-部分-課-節(jié)-標題-錯誤
如：DLND-P1-9.神經(jīng)網(wǎng)絡入門-13.實現(xiàn)梯度下降-錯別字
內(nèi)容截圖圈出錯誤，或者復制粘貼然后標紅錯誤即可。
前置技能
付費課程（可選）
硬件要求
無要求。因為:
1. 第2個項目第8課云計算會教你利用AWS的帶GPU實例進行計算，還可申請$100的Credits111
P2課程解鎖后才會發(fā)AWS優(yōu)惠碼郵件，且有一定延遲，沒收到的話查看一下垃圾箱。
AWS相關(guān)問題見P2圖像分類常見問題?
2. 項目使用的訓練集較小，即便本地用CPU運算時間也是在可忍受范圍。
如果需要本地運算，建議使用帶nvidia獨顯的機器，具體支持列表在下文tensorflow部分。
若選擇用GPU運算，則對CPU的要求不高，GPU顯存建議至少4G。
最低配置：
奔騰G4560
8G RAM
nVIDIA GTX 1050TI （升1060要選6G版）
推薦配置：
i5 6500
16G RAM
nVIDIA GTX 1070
另：如果需要長期跑項目且對虛擬化無需求的話，性價比最高的卡是1080Ti，能耗比最高是1080。
環(huán)境搭建
Anaconda
本課程用的python3（win的話要用3.5），tensorflow用1.0.1，如果你還報了機器學習的話那邊前期要用py2.7。為了讓這些不同環(huán)境共存，更重要的是別影響到系統(tǒng)環(huán)境，所以環(huán)境管理和包管理conda應運而生。
Q: anaconda有兩個版本，裝哪個？
A:?anaconda92是發(fā)行版，選2或者3影響的是root環(huán)境和捆綁包的版本。主要是為了用包管理器conda，而這是獨立于python版本的。如果對anaconda自帶的常用包，UI，IDE不感興趣的話可以單獨安裝conda46，然后按需自建環(huán)境即可。
更換國內(nèi)源
國內(nèi)由于不可描述的原因，訪問官方源很慢，這時就需要換用國內(nèi)源。推薦清華源79或者科大源29。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
常見問題
要裝的包tuna沒有，官方源連接不暢
可以更改~/condarc文件，添加代理，但?裝完后記得改回來?。
沒事別加代理！
proxy_servers:
? ? http: http://127.0.0.1:1080
? ? https: https://127.0.0.1:1080
改了還在用官方源，下載緩慢
解決方法簡單粗暴：刪掉channels下最后一項 - default，只保留tuna源。
新建python環(huán)境
新建一個py3.5的DLND項目環(huán)境：
conda create -n dlnd python=3.5
注：如果你的操作系統(tǒng)是win，那么tensorflow要求py必須是3.5.x54。linux無此限制，所以python=3即可。
所有的練習和項目都可以用這一個dlnd環(huán)境完成，缺啥裝啥，不會沖突，沒必要像課程里那樣做個練習就要新建環(huán)境，占用不必要的空間。只有極少數(shù)練習是用py2寫的，不過代碼很簡單，print加括號就能用py3跑了。
用conda或pip安裝依賴包以及打開notebook前一定要?先激活對應環(huán)境：
activate dlnd
Linux則執(zhí)行source activate dlnd
安裝jupyter notebook
conda install jupyter notebook
注：如果略過此步直接啟動notebook的話調(diào)用的將是root環(huán)境自帶的notebook，則kernel會與root一致，而不是dlnd環(huán)境下python版本。
所有項目均用notebook來完成，而且下載的初始ipynb已提供了代碼框架，數(shù)據(jù)載入和部分預處理及訓練代碼已提供，注意審題。
使用pycharm, eclipse, vs code之類的最終還是要放到notebook上執(zhí)行，輸出顯示正確后才能提交。所以這里再強調(diào)?用notebook完成練習和項目。市面上IDE眾多，不同系統(tǒng)配置方式也有區(qū)別，除了notebook之外其他均不提供技術(shù)支持。如果仍堅持不用notebook，而自用IDE卻由于配置不當造成的奇葩問題自行解決。
安裝tensorflow
注：不要用默認參數(shù)裝最新版本（1.4）的tf， 中文項目用的是1.0.1！
以下步驟針對的是windows環(huán)境的安裝，Linux的話自行將包替換成對應版本地址135即可。
注：不推薦用conda安裝，裝的是社區(qū)包，官方并不支持，由此產(chǎn)生的問題自行解決。
CPU版(Win)
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
GPU版(Win)
如果你的顯卡是nvidia的而且支持CUDA Compute Capability 3.0以上（6系之后高于50甜點卡的型號），那么可以用GPU進行運算，詳見支持設(shè)備列表137。
1. 安裝CUDA? Toolkit 8.071
先裝Base Installer，然后Patch 2。CUDA自帶驅(qū)動很舊，記得取消勾選，只裝CUDA。
2. 安裝cuDNN v5.147
解壓到cuda8.0的安裝文件夾，默認C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
3. 安裝tensorflow 1.0.1 with GPU
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
安裝完成后的測試代碼：
importtensorflowastfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))
測試是否用上GPU
importtensorflowastfprint(tf.test.gpu_device_name())
正常會輸出/gpu:0
常見問題
安裝很慢，連不上？
方法一：使用科大源49
例：tf安裝下載超時，改了之后執(zhí)行pip install tensorflow==1.0.0即可。
方法二：加proxy的參數(shù)通過代理安裝，如：
pip --proxy http://127.0.0.1:1080 install tensorflow
tensorflow_xxx is not a supported wheel on this platform.
用conda info查看系統(tǒng)信息，如果是32位的話官方不支持，需自己從源碼編譯。但32位系統(tǒng)內(nèi)存上限4G，用來進行訓練是不夠用的，建議換臺計算機。
學習資源
討論組
Slack討論組42?（需填入ud注冊郵箱，然后點擊Get my invite，查收郵件）
微信通關(guān)群
像RPG一樣打怪通關(guān)，項目審核通過后填寫通關(guān)申請表（鏈接見通關(guān)群群公告），助教會很快收到郵件，然后拉你進入下一個項目的群。記得退掉舊群，方便問題定位和學員管理。
注：確保你已經(jīng)順利通過項目后再提交通關(guān)申請表，項目提交頁面會出現(xiàn)“恭喜! 你已順利完成此項目”字樣，如下圖所示：
微信昵稱填?群昵稱?而不是微信號。
提交申請表時review鏈接為“查看已提交項目”點進去后的鏈接，不是你提交項目的github地址。
助教會在群里發(fā)布已通關(guān)同學的經(jīng)驗心得，@到的也請冒個泡方便加人進下一個群。
教材
Deep Learning60?by Ian Goodfellow?中文電子版171?紙質(zhì)書58
Neural Networks and Deep Learning16?by Michael Nielsen?中文電子版47
免費基礎(chǔ)課程
速查手冊
Tensorflow API11（需翻墻）谷歌CN鏡像1?DevDocs鏡像11
FAQ
個別擴展資料網(wǎng)頁打不開，連接被重置
有兩個解決方法：
使用代理，推薦買個VPS搭SS，方法網(wǎng)上搜。
改hosts33，免費，但仍然看不了youtube，且需經(jīng)常更新。
練習的notebook點擊鏈接下載不了
方法一：同上。
方法二：git clone?https://github.com/udacity/cn-deep-learning36
這是中文版的所有項目和練習notebook，然后按目錄名去找，英文版在這里8
運行cell卡在下載數(shù)據(jù)集了
查看代碼或中止kernel查看輸出報錯，找到數(shù)據(jù)集下載地址，用下載軟件（迅雷）或云端離線下載（百度云）。論壇也提供了數(shù)據(jù)集下載鏡像。
英偉達官網(wǎng)抽風/tensorflow安裝總是失敗
可以先裝conda的社區(qū)包湊合著用
CPU版
conda install tensorflow=1.0
GPU版
conda install tensorflow-gpu=1.0
注：用這種方式安裝會自動裝上conda的cuda和cudnn，系統(tǒng)不用另外安裝，即便裝了調(diào)用的也是conda的社區(qū)版本。conda的win64通道已經(jīng)刪掉1.0，故需裝1.1選英文版項目來做。且?win仍需在系統(tǒng)裝CUDA和cuDNN，否則會缺DLL。
英文版項目已全部更新為tensorflow 1.1版，若用英文界面做練習和項目需升級tf。
項目過期未提交
項目頁面顯示的時間為建議完成時間，并非deadline。在課程規(guī)定的有效期內(nèi)提交并通過所有項目審核即可。
畢業(yè)后還能查看課程嗎？
有效期內(nèi)成功畢業(yè)則擁有已學內(nèi)容的永久訪問權(quán)限。若過期未畢業(yè)則需重新報名才能再次獲得權(quán)限。
