由 dawei 构建Unix深度学习环境可以从安装操作系统开始。推荐使用Ubuntu或Debian等主流发行版，它们拥有丰富的软件包和社区支持。下载ISO镜像后，通过USB启动盘进行安装，选择默认的桌面环境即可。
安装完成后，更新系统软件包是必要的步骤。打开终端，执行“sudo apt update && sudo apt upgrade”命令，确保所有组件处于最新状态。这有助于避免后续安装时出现依赖问题。
接下来需要安装Python和pip。大多数Unix系统已预装Python，但建议手动安装最新版本。使用“sudo apt install python3 python3-pip”命令完成安装，随后验证版本是否正确。
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安装深度学习框架如PyTorch或TensorFlow是关键一步。可以通过pip直接安装，例如“pip3 install torch torchvision torchaudio”。根据官方文档选择合适的版本，确保与CUDA版本兼容。
配置GPU加速需要安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。访问NVIDIA官网下载对应系统的驱动，按照提示安装。同时，安装cuDNN库以提升深度学习性能。
•测试环境是否正常运行。编写一个简单的脚本，加载模型并进行推理，观察是否有错误信息。如果一切正常，说明Unix深度学习环境已成功搭建。