完全配置的 Python 深度学习虚拟机环境设置（VirtualBox 或 VMware）
通常，当我们开始研究任何新技术时，我们面临的最常见挑战是“我怎样才能不浪费时间设置环境而直接研究技术？”
如果您不是 Linux 用户，那么很难弄清楚如何让系统完全配置所有必需的机器学习库和工具，例如 TensorFlow、Theano、Keras、OpenCV 和 dlib。很多人在安装所有东西时都卡住了，在开始使用任何代码之前就放弃了。
早些时候，我曾经在 Adam G 共享的 Python VMware 中使用以下配置在完全配置的深度学习 VM 上工作。
虚拟机映像预装了以下机器学习工具的 Ubuntu Linux Desktop 16.04 LTS 64 位：
Python 3.5 OpenCV 3.2 with Python 3 bindings dlib 19.4 with Python 3 bindings TensorFlow 1.0 for Python 3 Keras 2.0 for Python 3 Theano face_recognition for Python 3 (for playing around with face recognition) PyCharm Community Edition already set up and ready to go for all these libraries Convenient code examples ready to run, right on the desktop! Even the webcam is preconfigured to work inside the Linux VM for OpenCV / face_recognition examples (as long as you set up your webcam to be accessible in the VMware settings).
目前正在寻找带有更新的深度学习包的最新版本的 Ubuntu。
我已经在 Internet 上搜索了一段时间，但我无法找到具有更新版本的完全预配置的最新 VM。
如果他/她在 Python（VirtualBox 或 VMware）中使用了完全配置的深度学习 VM，如果这里有人可以分享他/她的方法，我将不胜感激