由 dawei 在开始构建深度学习环境之前，需要确保你的系统已经安装了Unix操作系统。常见的选择包括macOS、Ubuntu或其他Linux发行版。这些系统提供了强大的命令行工具和良好的兼容性，非常适合深度学习开发。
安装完成后，建议更新系统软件包以确保所有依赖项都是最新的。使用终端执行`sudo apt update && sudo apt upgrade`（适用于Debian/Ubuntu）或`brew update`（适用于macOS）可以完成这一操作。
接下来，安装Python是必不可少的步骤。大多数深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都基于Python。可以通过官方渠道下载安装包，或使用包管理器如`apt`或`brew`进行安装。
安装完Python后，推荐使用虚拟环境来管理项目依赖。使用`venv`或`conda`创建独立的环境，可以避免不同项目之间的库冲突。
AI绘图,仅供参考
•安装深度学习框架。根据需求选择合适的库，例如`pip install tensorflow`或`pip install torch`。安装完成后，可以通过运行示例代码验证是否成功。