快速搭建深度学习虚拟机：集成了Keras、TensorFlow等多个框架

这些框架和库包括Keras、TensorFlow、TFLearn以及Theano。这个虚拟机是通过Vagrant管理和配置的，Vagrant是一个可以创建和配置轻量级、可移植和自给自足的开发环境的工具。VirtualBox则是作为虚拟化平台使用的，它允许用户在不同的宿主机操作系统上运行虚拟机。 在开始使用这个虚拟机之前，用户需要确保已经安装了VirtualBox 5+版本，如果没有安装，则需要先进行安装。一旦安装了VirtualBox，用户需要切换到包含deep-learning-vm配置文件的目录，执行命令`vagrant up`来启动VM的创建过程。这个过程会根据预设的配置自动安装和设置所有必需的软件和库，无需用户手动干预。 在deep-learning-vm中安装的软件版本如下： - Keras：2.0.6版本，这是一个开源的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、Theano等为后端运行。 - TensorFlow：1.3.0版本，这是由Google开发的一个开源机器学习框架，广泛用于深度学习应用。 - Theano：0.8.2版本，这是一个Python库，可以用来定义、优化和高效地评估数学表达式，特别是涉及多维数组的表达式。 - Python：3.5.2版本，Python是一种高级编程语言，非常适合快速开发应用程序，包括数据科学和机器学习项目。 - H5py：2.6.0版本，这是一个Python库，提供了对HDF5文件的直接读写访问。 - MXNet：0.10.0版本，这是Apache软件基金会的一个开源深度学习框架，设计用来高效地扩展到多个GPU和多台机器。 除了上述框架和库，还安装了其他对数据科学和机器学习工作至关重要的Python库，如numpy、pandas、scipy等。numpy的1.11.1版本提供了高性能的多维数组对象以及相关的工具，pandas的0.18.1版本提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，scipy的0.18.1版本则是一个用于科学和技术计算的库。 deep-learning-vm还包括了Jupyter Notebook的预安装，这是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。Jupyter Notebook非常适合于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等数据科学活动。 总的来说，deep-learning-vm提供了一个开箱即用的环境，非常适合进行深度学习项目的开发，而无需担心软件安装和配置的复杂性。"