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，使用apt-get或brew等包管理器可以轻松安装这些工具。例如，在Ubuntu上运行sudo apt-get install build-essential，可以获取编译所需的库和工具。
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接下来，选择适合的Python版本。大多数深度学习框架推荐使用Python 3.7以上版本。可以通过终端输入python3 --version来检查当前安装的版本。如果需要，可以使用pyenv工具来管理多个Python版本。
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创建虚拟环境，可以避免不同项目之间的库冲突。例如，运行python3 -m venv myenv来创建一个名为myenv的虚拟环境。
然后，安装深度学习框架。常见的选择包括TensorFlow和PyTorch。通过pip install tensorflow或pip install torch命令即可完成安装。根据具体需求，可能还需要安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。
•配置环境变量可以让命令行更方便地调用已安装的工具。编辑~/.bashrc或~/.zshrc文件，添加必要的路径，并运行source ~/.bashrc使更改生效。