大家好，我是连续2届全国Datathon数据分析大赛亚军向瑶函，同时也是一名0基础转行机器学习领域的文科生，上面这些描述并不是夸张，可以看下面，有图有真相。

今天想跟大家分享一下我在机器学习领域最常用的工具，之所以会想到这次分享，主要还是给同样0基础想转行机器学习的小伙伴提供一个思路。

毕竟工欲善其事必先利其器嘛，相信没有哪个人会希望在机器学习的时候被环境配置、工具兼容性、依赖库这种“解决完没啥成长，但是不解决又没法推进”的问题劝退。

由于我是一个0基础转行机器学习的文科生，因此我选择工具更多是出于简单、学习成本低、性价比高这些角度，如果阅读文章的您是那种机器学习大神，想要追求在高性能、协作开发、虚拟环境管理等板块更强大的工具，那这篇文章列举的工具可能更多仅供参考了。

一、Python环境：anaconda（你可以说它臃肿，但没法否认它是最简单的）

一般我们这种转行做机器学习，除非是那种究极大佬会愿意去用C++改经典库比如tensorflow的底层代码，95%的人首选语言都是Python。

而比起直接到Python官网下载一个只附带了官方库的Python纯净版，我更推荐大家去下载anaconda（国内网可以直连）。 

如果你做过一段时间机器学习，或者是纯粹搞数据分析，你会觉得它很臃肿，因为它除了numpy、pandas等最基础的“数据分析四剑客”，以及超级实用的Jupyter Notebook外，如下图所示，anaconda还附加了很多乱七八糟可能你永远都用不到的库。

但在机器学习领域，除了没有集成Sklearn、tensorflow和pytorch这机器学习三剑客以外，anaconda基本不存在缺库的情况，相信应该没有人会喜欢还没开始搞机器学习之前，就要不断重复pip install XXX来下载各种依赖库吧。

当然，我现在也确实不用anaconda了，但这一切的前提是我通过一段时间对机器学习的摸索，已经清楚了自己常用的库是哪些，另外，我现在部分环境依赖会通过容器去解决。

如果你对上面两条没有任何基础与准备的话，那还是推荐老老实实下载一个anaconda吧，虽然它确实有些臃肿，但它在简易性方面从来都没有输过。

二、IDE：VS Code，开箱即用，拓展性最强的IDE

说起Python的IDE，很多人第一时间想到的大都是Pycharm，的确，Pycharm确实是目前Python开发工程师的首选，它有非常多强大的功能，比如说，如下图所示，Pycharm的代码自动填充和提示功能可以说是所有Python的IDE里面最最强大的，数据库、外部引用……基本上你能够想到的，啥都能填。

尽管Pycharm确实非常强大，但它很可能不是机器学习入门者的首选，因为它不够简单。

举个最简单的例子，比如说我第一次运行代码的时候报错显示【No python interpreter configured……】，查了攻略后发现要到下图这个的Pycharm运行环境设置里去解决，当时就花了我好多时间去搞懂一个个选项代表的含义是什么，直到我选择了一个Python interpreter才真正解决问题。

而在操作简易性方面，另一个IDE：VS Code就好很多，它在很多缺失功能都具备自动检测和弹窗，比如这里我在官网下载了英文版，它会自动弹窗提示我“下载中文”。

当我打开了一个Python的Notebook，它也会给个提示一键去下载在VS Code上运行Python需要的所有依赖插件。

最重要的是，它还有非常多的插件可供下载，甚至支持你在编辑Python的时候学习其他语言。 

当然，可能对大佬来说，VS Code频繁的弹窗（基本每次打开都有弹窗）是一种打扰，但对于小白来说，当自己愁眉苦脸找不到解决方案的时候，这个时候一个弹窗很有可能就是他的救命稻草。

尽管VS Code在Python编程的专业性上比不过Pycharm，但在机器学习领域，复杂的永远都不是代码，真正重要的还是整个机器学习项目推进的思路，用专业术语来说就叫做“通过特征工程，让模型匹配数据”。

虽然，现在我用的是Pycharm，但如果你跟过去的我一样是初学者的话，还是非常推荐VS Code的。

好了，由于圈子里关于IDE和Python环境两者中谁更好的争议非常多，因此以上的介绍比较详细，接下来分享的工具基本都是业内公认的“无敌”，所以就简单介绍下。

三、线上Notebook：Google Colab（性能最好的无限免费算力）

当你的电脑配置不高（比如像我一样，老家的电脑是15年前的XP系统），或者是你需要同时跑N个无法并行的模型的时候，一个好的线上环境绝对是你最需要的。

而所有线上Notebook里面，Google Colab绝对是最好的，为啥，因为它是唯一一个基本不限制使用（我有被限制过，但只要不是一次性用7-8个小时，基本不会被限制），并且配备了很不错的GPU（英伟达的Tesla K80，运气不好可能会被分到T4）的Notebook。

唯一的缺点是它需要魔法上网，当然，如果实在不行，你也可以试着白嫖各大国内Notebook的免费额度，这里就不做详细介绍了。

四、机器学习通用库：Sklearn（上手最快的黑盒子）

我一开始认为机器学习是我这种文科生不可能掌握的，直到我遇到了Sklearn。

可以说从Sklearn这个库开始，机器学习进入了一个不需要懂太多原理，只要会fit和predict就能够出结果的时代，比如我下面这段代码就是一个线性回归模型的构建。

#模型训练与预测
lr = LinearRegression() # 这里把模型改成LogisticRegression就是逻辑回归
lr.fit(train_x, train_y) # 让模型在训练集上做训练
predict_y = lr.predict(test_x) # 用测试集的x产生模型对测试集的预测结果

尽管这样确实降低了从业者的门槛，但确实帮助了很多人开启了机器学习的大门。

这个Sklearn到底有多么神奇？这里我必须得卖个关子，等你实际体验过后，你会回来感谢我推荐给你Sklearn的。

五、深度学习通用库：Tensorflow或Pytorch（兼容性最好，功能最全的深度学习工具箱）

如果你要做深度学习，类似各种各样的神经网络的话，那就得用到Tensorflow或Pytorch了。

关于两者哪个更好，网上一直有争议，但我的建议是2个都学，因为我实际体验发现各有优缺点，但它们又无法相互替代。

具体使用方法就有待大家探索了，我的建议是先从Tensorflow的Keras开始，因为它算是最简单的一个神经网络构建库。

六、GPU租用：AutoDL（算是最便宜的GPU租用平台）

如果你有大模型的训练需求，去租一个好的GPU算是最划算的方法，而租GPU一般都比较贵，这里推荐一个叫做AutoDL的平台，算是我看过的目前来说GPU租金最便宜的平台了，不过这种走平价路线的平台售后和客服都存在一定的瑕疵，这个就需要大家自己去甄别了。

七、远程操作：Todesk

可能你会觉得Todesk这种远程操作软件跟机器学习无关，那你就错了，因为机器学习的模型运行时间是你无法估计和控制的。

可能你6点下班，有一个本地模型要大概9点跑完，怎么办？难道说在公司干等3个小时吗？这个时候远程操作软件的作用就体现出来了。

当然，一提到远程操作，可能很多人想到的是teamviewer，但teamviewer不推荐的原因是因为免费版限制最多只能够登录2个可信设备，不巧的是，我一般远程操作的设备一般都是3台，这点todesk会友好很多。

八、超参数优化：optuna（最全能的超参数优化库）

机器学习需要预先设置很多超参数，不同的超参数带来的模型效果天差地别，于是诞生了很多自动调参的库，这里面我用过兼容模型最多的库算是optuna了，当然，可能是由于兼容太多盘子太大了，optuna的运行速度可能并不尽人意。