由 dawei 在开始构建Unix环境的深度学习平台之前，确保你的系统已经安装了基本的开发工具。可以通过包管理器安装编译器、make 和其他依赖项，这对于后续安装Python库和框架至关重要。
接下来，推荐使用Python 3.8或更高版本，因为大多数现代深度学习框架都已停止支持旧版本。可以使用pyenv或直接从官方源码编译安装，确保环境干净且易于维护。
安装完Python后，建议使用虚拟环境来隔离项目依赖。通过venv或conda创建独立环境，避免全局包冲突，提高开发效率和稳定性。
AI绘图,仅供参考
深度学习框架如PyTorch和TensorFlow需要CUDA支持以利用GPU加速计算。根据显卡型号选择合适的CUDA版本，并按照官方指南安装驱动和库文件。
安装完成后，可以测试环境是否正常运行。运行简单的示例代码，如加载数据集或训练小型模型，确认所有组件协同工作无误。
•配置好SSH密钥和远程访问权限，方便日后在不同设备间切换或部署模型。保持系统更新，定期清理无用文件，有助于维持环境的高效与安全。