由 dawei 在开始构建Unix环境的深度学习平台之前，确保你有一台运行Unix系统（如macOS或Linux）的计算机。如果使用的是Windows，可以考虑安装双系统或使用虚拟机。
安装必要的开发工具是关键步骤。通过终端运行命令`brew install git`（macOS）或`sudo apt-get install git`（Ubuntu），安装Git用于版本控制。同时安装Python3和pip，因为大多数深度学习框架依赖于它们。
AI绘图结果，仅供参考
接下来，选择一个深度学习框架。TensorFlow和PyTorch是最流行的选项。使用pip安装它们，例如`pip install tensorflow`或`pip install torch`。确保安装时选择与你的系统兼容的版本。
为了提高效率，建议配置虚拟环境。使用`python -m venv myenv`创建一个独立的环境，然后激活它。这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。
安装完成后，可以下载一些公开的数据集进行测试，例如MNIST或CIFAR-10。这些数据集可以帮助你验证环境是否正常工作。
•尝试运行一个简单的示例代码，比如训练一个神经网络模型。如果一切顺利，说明你的深度学习环境已经搭建完成。