在Python中完全配置深度学习虚拟机(VirtualBox或VMware)
(VirtualBox或VMware)
中的深度学习虚拟机的完全配置环境设置
通常，当我们开始研究任何新技术时，我们面临的最常见的挑战是“我怎么能不浪费时间来建立我的环境，而是直接在技术上工作呢？”
如果您不是Linux用户，那么很难弄清楚如何使用所有所需的机器学习库和工具(如TensorFlow、Theano、Keras、OpenCV和dlib )完全配置一个系统。很多人在安装所有东西时都会被卡住，在玩任何代码之前都会放弃。
早些时候，我在Python中使用完全配置的深度学习VM，由Adam与下面的配置共享。
VMware图像链接 VitualBox图像链接虚拟机映像有Ubuntu 16.04LTS 64位预安装，附带以下机器学习工具:Python3.5 OpenCV 3.2和Python3绑定，dlib 19.4与Python3绑定，TensorFlow 1.0用于Python3，Keras2.0用于Python3，Theano face_recognition为Python3(用于玩人脸识别) PyCharm Community已经设置并准备好运行所有这些方便的代码示例，就在桌面上！对于OpenCV / face_recognition示例，即使是摄像头也预先配置为在Linux中工作(只要您设置了可以在VMware设置中访问的摄像头)。
目前正在寻找最新版本的Ubuntu与更新的深度学习包。
我已经在互联网上搜索了一段时间，但我还没有找到完全预先配置的最新VM更新版本。
如果这里的任何人都能分享他/她的方法，如果他/她在
(VirtualBox或VMware)
中使用了一个完全配置的深度学习VM，我将非常感激。
回答 1
Data Science用户
发布于 2020-04-23 06:35:12
下行这里。
Python 3.5
OpenCV 3.2 with Python 3 bindings
dlib 19.9 with Python 3 bindings
TensorFlow 1.5 for Python 3
Keras 2 for Python 3
face_recognition for Python 3 (for playing around with face recognition)
PyCharm Community Edition already set up and ready to go for all these librarieshttps://datascience.stackexchange.com/questions/62810
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