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，如Linux或macOS。这类系统在科学计算和开发环境中非常流行，提供了强大的命令行工具。
安装必要的软件包是关键步骤。使用终端运行命令来安装Python、pip以及一些常用的开发工具。例如，可以通过包管理器安装Python3和pip，这将为后续安装深度学习框架打下基础。
接下来，推荐安装Anaconda，它是一个包含大量科学计算库的Python发行版。通过Anaconda，你可以轻松创建虚拟环境，并安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。
创建虚拟环境有助于隔离不同项目的依赖关系。使用conda create命令可以快速搭建一个独立的环境，然后激活该环境以确保所有安装都在正确的位置。
AI绘图结果，仅供参考
安装完框架后，建议测试一下是否成功。运行简单的示例代码，比如加载数据集或构建一个小型神经网络，可以帮助确认环境配置是否正确。
•保持系统的更新和维护。定期检查并升级已安装的软件包，确保安全性和兼容性。同时，记录每次更改，便于日后调试和复现环境。