由 dawei 在开始构建深度学习环境之前，确保你的计算机运行的是Unix系统，比如macOS或Linux。如果使用的是Windows，可以考虑安装WSL（Windows Subsystem for Linux）来获得接近原生的Unix体验。
安装必要的开发工具是第一步。通过终端运行命令`sudo apt-get install build-essential`（适用于Debian/Ubuntu系统），这将安装编译器和基本库，为后续软件安装打下基础。
接下来，安装Python环境。大多数深度学习框架依赖于Python，建议使用Anaconda来管理Python环境。下载并安装Anaconda后，可以通过`conda create -n dl_env python=3.8`创建一个独立的虚拟环境。
在虚拟环境中，安装深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。例如，使用`pip install torch`或`pip install tensorflow`即可完成安装。确保选择与你的CUDA版本兼容的版本。
为了提升效率，可以安装Jupyter Notebook，方便进行代码调试和模型训练。通过`pip install jupyter`安装后，运行`jupyter notebook`即可在浏览器中打开交互式编程界面。
AI绘图结果，仅供参考
•配置好环境后，尝试运行一个简单的示例程序，验证所有组件是否正常工作。这有助于发现潜在问题并及时解决。