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Ubuntu或Debian系统，可以通过运行`sudo apt update && sudo apt install build-essential`来安装必要的编译工具链。
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，因为大多数现代库都已兼容。可以使用`pyenv`来管理多个Python版本，方便切换和测试。
安装完Python后，建议使用`pip`安装虚拟环境工具`venv`，这样可以在隔离的环境中管理依赖。创建虚拟环境的命令是`python -m venv env`，激活环境后，所有包安装都会局限于该环境。
AI绘图结果，仅供参考
安装深度学习框架时，可以选择PyTorch或TensorFlow。以PyTorch为例，访问官网获取适合你系统的安装命令，通常为`pip install torch`。确保选择与CUDA版本兼容的版本，以便利用GPU加速。
完成基础配置后，可以安装常用的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库在数据预处理和结果可视化中非常有用，通过`pip install numpy pandas matplotlib`即可完成安装。
•定期更新环境中的包，保持系统安全和功能最新。使用`pip list –outdated`检查过时包，并用`pip install –upgrade package_name`进行更新。