本教程详细介绍了配置Python深度学习环境的步骤，包括必备的库如Python、Keras、Mxnet、OpenCV和scikit等。讲解了如何配置Ubuntu和Windows上的TensorFlow与Keras环境，还提到了预配置的虚拟机、云端实例的选择以及项目组织建议。推荐使用Linux环境进行深度学习研究。
第一卷 第六章 配置你的开发环境
在学习新技术（尤其是深度学习）时，配置好开发环境往往成功了一半。在不同的操作系统、不同的依赖版本以及实际的库本身之间，配置自己的深度学习开发环境可能会让人头疼。
一、依赖的库和包
Python
我们将在使用Python进行计算机视觉深度学习中的所有示例中使用Python编程语言。Python是一种易于学习的语言，并且是使用深度学习算法的最佳方式。简单、直观的语法使您可以专注于学习深度学习的基础知识，而不是花费数小时修复其他语言中疯狂的编译器错误。
Keras
为了构建和训练我们的深度学习网络，我们将主要使用Keras库。Keras同时支持TensorFlow和Thea
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