1.1　為什么要使用指定的開發環境

使用指定開發環境的主要目的是方便讀者運行代碼。深度學習環境主要基于Linux操作系統搭建，此過程需要有Linux相關的知識作為鋪墊。然而，使用指定的開發環境，可以將這一部分大大簡化，使讀者直接運行代碼，降低入門門檻，否則讀者可能會遇到很多無從下手的麻煩，影響主要內容的學習。

首先，確定開發環境的版本。Python的Scikit-learn、Tensorflow、Keras等機器學習、深度學習常用庫，很多基本用法在不同版本之間都是不同的。另外，可能一兩年后，相比此時Tensorflow的語法又有很大不同，到那時讀者想使用本書代碼的話，就會發現代碼運行錯誤，造成很多困擾。還有這些庫的安裝過程中，有時并不是安裝一個庫的問題，同時涉及與系統庫的交互。筆者依稀記得很多年前第一次接觸Python，在大型機的個人用戶安裝Scipy庫時，需要通過逐一手動安裝系統庫來解決包依賴問題，折騰了整整三天。

其次，本書的代碼可以在該開發環境下運行。如果讀者覺得本書的案例和自己學習工作中的案例比較接近，可以直接使用自己的數據代替書中的數據，或者使用本書的模型快速得到一個和自己工作相關的模型。

最后，本書基礎部分（第2～7章）的內容，計算量并不大，可以在普通的個人電腦上部署安裝，甚至可以打開電腦瀏覽器，然后直接在景略集智官網里單擊與本書內容相關的博客文章，在云端運行程序。當然，本書的案例部分（第8～11章）的內容都需要相當的計算量，這就需要準備一臺帶GPU的電腦了，而這樣的電腦通常并不便宜。為了方便讀者學習，我們專門配置了和本書配套的開發環境，方便讀者租用云服務器上手學習。有關電腦配置和云服務器租用方式，詳情請見1.2節的內容。