由 dawei 在开始构建深度学习环境之前，确保你的计算机安装了Unix系统，例如macOS或Linux。如果没有，可以考虑使用虚拟机或双系统安装。
安装必要的开发工具是第一步。打开终端，运行命令`sudo apt-get install build-essential`（适用于Debian/Ubuntu）或`brew install gcc`（适用于macOS），以安装编译器和基础库。
接下来，安装Python。大多数Unix系统自带Python，但建议安装最新版本。使用`pyenv`可以轻松管理多个Python版本，确保你拥有适合深度学习的Python环境。
安装CUDA和cuDNN是加速深度学习训练的关键步骤。访问NVIDIA官网下载对应系统的驱动和库文件，并按照官方指南进行安装。
AI绘图结果，仅供参考
使用`pip`安装深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。例如，运行`pip install torch torchvision torchaudio`即可完成安装。
配置环境变量可以让命令行更高效。编辑`~/.bashrc`或`~/.zshrc`文件，添加必要的路径，然后执行`source ~/.bashrc`使更改生效。
•测试环境是否正常工作。运行简单的脚本，如`python -c \"import torch; print(torch.__version__)\"`，确认所有组件协同运行无误。