alexnet环境配置

AlexNet是一个经典的深度学习卷积神经网络（CNN），由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImageNet比赛中首次提出并大获成功。在配置AlexNet环境时，主要涉及到以下几个步骤：

1. **安装库**:
- 需要Python及其科学计算库如NumPy、Pandas。
- 对于深度学习，安装TensorFlow、PyTorch或Keras之一作为主要的深度学习框架。
- 可能还需要安装Caffe或MXNet，尽管AlexNet最常与TensorFlow和Keras一起使用。

2. **GPU支持**:
- AlexNet训练需要高性能的图形处理器（GPU）。确保你的系统上有支持CUDA的GPU，这对于深度学习加速至关重要。

3. **框架安装**:
- 使用pip或conda来安装相应框架的版本。例如：

     pip install tensorflow-gpu==1.12.0 # 或者
     conda create -n alexnet python=3 tensorflow-gpu

4. **预处理库**:
- AlexNet在ImageNet上训练，可能需要下载ImageNet数据集并使用VGG-style的数据预处理方法，如Caffe的`ImageDataLayer`。

5. **代码实现**:
- 下载或克隆包含AlexNet模型定义的GitHub仓库，如官方的TensorFlow或PyTorch实现。
- 编译或从源安装库，如果必要的话。

6. **设置环境变量**:
- 可能需要设置一些环境变量，如CUDA路径、cuDNN路径等。