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当你打算开始学习深度学习+Python时，我强烈建议你使用Linux环境。因为深度学习工具可以更轻松地在Linux上进行配置和安装，从而可以快速开发和运行神经网络。
当然，配置你自己的深度学习+ Python + Linux开发环境可能是相当麻烦的任务， 特别是如果你的Linux是新手入门，使用命令行/终端，或手动编译和安装软件包时可能是非常困难的。
为了帮助你开始深度学习+ Python的学习，我已经创建了一个Ubuntu虚拟机，其中包含你需要成功的所有必要的深入学习库（包括Keras，TensorFlow，scikit- learning，scikit-image，OpenCV等）预先配置和预先安装。
在本文的其余部分，我将向你展示：
· 如何下载并安装VirtualBox来管理，创建和导入虚拟机。
· 如何导入预配置的Ubuntu虚拟机进行深入学习。
· 如何访问虚拟机上预先安装的深度学习库 。
1.深度学习+ Python虚拟机：
在以下部分中，我将介绍如何轻松地导入Ubuntu深度学习虚拟机。
本教程分为三个部分，以便于消化和理解：
1. 下载并安装VirtualBox。
2. 下载并导入你预先配置的Ubuntu深度学习虚拟机。
3. 访问深入学习虚拟机中的Python开发环境。
1.1步骤1：下载并安装VirtualBox：
第一步是下载VirtualBox，一个用于管理虚拟机的免费开源平台。VirtualBox可以在macOS，Linux和Windows上运行。我们称VirtualBox在你的主机上运行的物理硬件。 将导入到VirtualBox的虚拟机是客机 。
要安装VirtualBox，首先访问下载页面，然后为你的操作系统选择适当的二进制文件：
从那里按照提供的说明在你的系统上安装软件。我将在本例中使用macOS，但是这些说明同样适用于Linux和Windows：
1.2步骤2：下载你的深度学习虚拟机
现在安装了VirtualBox，你需要下载计算机视觉深度学习Python相关联的预配置的Ubuntu虚拟机：
该文件约为4GB，此下载需要一些时间才能完成。
一旦你下载了VirtualMachine.zip文件，你会发现一个名为DL4CV UbuntuVM.ova的文件.我已将此文件放在桌面上：
这个文件才是真正被需要的文件。
1.3步骤3：将深度学习的虚拟机导入VirtualBox
打开VirtualBox管理器。从那里选择File=>Imort Appliance..：
一旦对话框打开，你将需要导航到DL4CVUbuntuVM.ova文件位于磁盘上：
最后，你可以单击“导入”并允许虚拟机导入：
整个导入过程只需要几分钟。
1.4步骤＃4：引导深度学习的虚拟机
现在，深度学习的虚拟机已被导入，我们需要启动它。
从VirtualBox管理器中选择窗口左窗格上的“DL4CV Ubuntu VM”，然后单击“开始”：
虚拟机启动后，你可以使用以下凭据进行登录：
用户名： pyimagesearch。
密码： deeplearning。
1.5步骤5：访问深度学习的Python虚拟环境
登录虚拟机后的下一步是启动终端：
从那里，执行dl4cv访问Python +深度学习开发环境：
请注意，我的提示现在其前面有文本（dl4cv），这意味着我已经在dl4cv Python虚拟环境中。
你可以运行pip来查看安装的所有Python库。
我已经包括一个屏幕截图，演示如何从Python shell导入Keras，TensorFlow和OpenCV：
2.在虚拟机上使用Python执行计算机视觉深度学习中的代码
有多种方法可以使用来自虚拟机的Python源代码+数据集来访问计算机视觉深度学习。
到目前为止，最简单的方法是在开源社区寻找类似代码，并且下载代码+数据集。
当然，你随时可以使用内置的文本编辑器在Ubuntu虚拟机中手动编写代码。
3.使用深度学习虚拟机的小提示：
当使用Ubuntu VirtualBox虚拟机进行深入学习时，我建议如下：
使用Sublime Text作为轻量级代码编辑器。 Sublime Text是我最喜欢的Linux代码编辑器。它简单易用，非常轻便，非常适合虚拟机。
使用PyCharm作为一个完整的IDE。当谈到Python IDE时，很难击败PyCharm。 我个人不喜欢在虚拟机中使用PyCharm，因为它相当资源匮乏。一旦安装，你还需要配置PyCharm来使用dl4cv Python环境。
4.疑难解答和FAQ
在下文中，我将详细介绍了有关预先配置的Ubuntu深度学习虚拟机的常见问题和问题的答案。
4.1如何启动我的深入学习虚拟机？
导入VM后，选择VirtualBox软件左侧的“DL4CV Ubuntu VM” ，然后单击“开始”按钮。然后你的VM将启动。
4.2Ubuntu深度学习虚拟机的用户名和密码是什么？
用户名是pyimagesearch ，密码是deeplearning 。
4.3如何运行访问深度学习库的Python脚本？
使用Python虚拟机深度学习计算机视觉使用Python虚拟环境来帮助组织Python模块，并将其与系统安装的Python分开。
要访问虚拟环境，只需从shell中执行workon dl4cv 。在那里，你可以访问深度学习/计算机视觉库，如TensorFlow，Keras，OpenCV，scikit-learning，scikit-image等。
4.4如何从Ubuntu虚拟机访问我的GPU？
简单的答案是你无法从虚拟机访问GPU。虚拟机抽象你的硬件，并在主机和客户机之间创建一个人造障碍。物理计算机上的外围设备（如GPU，USB端口等）无法被虚拟机访问。
如果你想使用GPU进行深入学习，我建议你配置你的本地开发环境。
4.5我收到与“VT-x / AMD-V硬件加速不适用于你的系统”相关的错误消息。 我该怎么办？
如果你收到类似于以下内容的错误消息：
那么你可能需要检查你的BIOS，并确保启用虚拟化。如果你在Windows上，你可能还需要禁用Hyper-V模式。
解决方法：
1. 从Windows控制面板（如果使用Windows操作系统）禁用Hyper-V模式。 看看这个问题的答案。禁用Hyper-V在不同的Windows版本上是不同的，但是按照上述问题的答案，你应该可以找到你的解决方案。 也就是说，还要确保你也执行下面的步骤2。
2. 检查你的BIOS。下次启动系统时，请进入BIOS，并确保启用虚拟化（通常它处于某种“高级设置”下）。如果未启用虚拟化，则VM将无法启动。
以上就是我全部的介绍，希望能够帮助到你！
本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题：《Your deep learning + Python Ubuntu virtual machine》
译者：袁虎，审校：
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
