摘要： 任何技术的入门都是第一只出现的拦路虎，对于初学者来说，工具的安装着实让人头疼。本文作者介绍如何使用Ubuntu入门深度学习的教程，Python版。

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

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workon 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

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