由 dawei 在开始构建Unix深度学习环境之前，确保你的系统已经安装了基本的开发工具。对于大多数Unix系统，可以使用包管理器安装编译器和依赖库。例如，在Debian或Ubuntu上，可以通过运行`sudo apt-get install build-essential`来安装必要的工具。
接下来，选择一个适合深度学习的Python版本。推荐使用Python 3.8或更高版本，因为许多现代深度学习框架都已不再支持旧版本。可以通过终端命令`python3 –version`检查当前安装的版本。
安装Python后，建议使用虚拟环境来管理项目依赖。使用`python3 -m venv myenv`创建一个虚拟环境，并通过`source myenv/bin/activate`激活它。这样可以避免全局环境的污染。
AI绘图结果，仅供参考
然后，安装深度学习框架。常见的选择包括TensorFlow和PyTorch。使用pip安装，例如`pip install tensorflow`或`pip install torch`。根据具体需求选择合适的版本。
•验证安装是否成功。运行简单的测试代码，如导入库并打印版本信息。如果没有任何错误提示，说明环境已经正确配置。