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。通常，可以通过包管理器安装编译器和依赖库，例如在Ubuntu上使用apt-get install build-essential。
接下来，选择一个合适的Python版本。大多数深度学习框架支持Python 3.7以上版本。可以使用pyenv或直接通过系统包管理器安装Python。
安装完Python后，建议使用虚拟环境来隔离项目依赖。使用venv或conda创建独立的环境，避免全局环境混乱。
选择适合的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。根据官方文档提供的命令行指令安装，通常只需pip install命令即可完成。
如果需要GPU加速，确保已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。然后通过pip安装对应的cuDNN和cudatoolkit版本。
AI绘图结果，仅供参考
完成上述步骤后，可以运行简单的测试代码验证安装是否成功。例如，导入TensorFlow或PyTorch并打印版本信息。
•根据个人需求安装额外的工具，如Jupyter Notebook、VS Code插件或数据处理库，提升开发效率。