深度学习 linux 服务器环境配置

### 如何在Linux服务器上配置深度学习环境

#### 安装操作系统更新包
为了确保系统的稳定性和安全性，在开始之前应该先更新操作系统的软件包。这可以通过运行以下命令来完成：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

#### 安装基础工具和库
对于大多数深度学习项目来说，安装一些基本的开发工具以及Python相关的库是非常重要的。可以执行如下指令来进行这些组件的安装[^1]:

sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config \
    libatlas-base-dev libboost-all-dev libeigen3-dev \
    python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib \
    python-sklearn python-h5py -y

#### 设置CUDA和cuDNN
如果计划利用GPU加速计算，则需要安装NVIDIA CUDA Toolkit及其配套的cuDNN库。可以从官方网站下载适合当前Linux版本的安装文件并按照说明进行部署。

#### 使用Anaconda管理虚拟环境
推荐采用Anaconda作为Python包管理和创建隔离的工作空间的方式之一。通过它能够轻松地切换不同版本之间的依赖关系而不影响其他项目的正常运作。安装完成后可建立一个新的环境用于后续工作:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
conda create --name dl_env python=3.7
conda activate dl_env

#### 安装深度学习框架
最后一步就是选择合适的深度学习框架并将其加入到刚才创建好的环境中去。这里以TensorFlow为例展示具体的安装方法：

pip install tensorflow-gpu==2.x.x  # 替换为所需的具体版本号

以上就是在Linux服务器上构建完整的深度学习平台所需的全部步骤概述。