ubuntu18.04配置深度学习环境

### 回答1：
Ubuntu 18.04配置深度学习环境的步骤如下：

1. 安装CUDA和cuDNN

首先需要安装CUDA和cuDNN，这是深度学习框架的基础。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，然后按照官方文档进行安装。

2. 安装Python和pip

Ubuntu 18.04自带Python 3，但是需要安装pip，可以使用以下命令进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip

3. 安装深度学习框架

常用的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等，可以使用pip进行安装。例如安装TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu

4. 安装其他依赖库

深度学习还需要其他一些依赖库，例如numpy、scipy、matplotlib等，可以使用pip进行安装。

pip3 install numpy scipy matplotlib

5. 配置环境变量

需要将CUDA和cuDNN的路径添加到环境变量中，可以在.bashrc文件中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

6. 测试环境

可以使用以下命令测试环境是否配置成功：

python3
import tensorflow as tf
tf.Session()

如果没有报错，说明环境配置成功。

以上就是Ubuntu 18.04配置深度学习环境的步骤。

### 回答2：
Ubuntu 18.04是一款流行的操作系统，对于想要学习和开发深度学习等机器学习应用的人来说是一个很好的选择。在本文中，我们将介绍如何配置Ubuntu 18.04的深度学习环境。

首先，我们需要安装一些必要的工具和依赖项，包括python3、pip、numpy、matplotlib和jupyter等。我们可以使用以下命令进行安装：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-dev
sudo pip3 install numpy matplotlib jupyter

在安装了这些工具之后，就需要安装深度学习框架了。TensorFlow是一款非常流行的深度学习框架，可以使用以下命令安装：

sudo pip3 install tensorflow

如果你想使用Keras这个更高层次的深度学习框架，可以这样安装：

sudo pip3 install keras

除了TensorFlow和Keras之外，还有一些其他的深度学习框架可以被安装在Ubuntu 18.04上，比如PyTorch和Caffe等。

接着，我们还需要安装GPU驱动和CUDA等组件，以便在GPU上运行深度学习应用。首先我们需要检查系统中已经安装的显卡型号，可以使用以下命令：

lspci | grep -i nvidia

然后查找显卡型号对应的驱动版本号，可以到NVIDIA官网查找。例如，如果你的显卡是GTX 1080，那么就需要安装nvidia-430或更高版本的驱动。

sudo apt install nvidia-driver-430

接下来就需要安装CUDA。在安装CUDA之前，我们需要先安装其中的一个依赖项，nvidia-modprobe：

sudo apt install nvidia-modprobe

安装完成后，我们可以到NVIDIA官网下载CUDA安装包，根据操作系统和显卡类型选择相应的版本进行下载，然后执行以下命令进行安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-<version>.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

安装完成后，还需要设置环境变量，将CUDA安装路径加入到系统环境变量中。可以编辑/etc/environment文件，在其中加入以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

最后，我们需要安装cuDNN。cuDNN是一个针对GPU加速的深度学习库，可以在NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN，然后执行以下命令：

tar xvfz cudnn-<version>-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

至此，我们已经成功地安装了Ubuntu 18.04的深度学习环境，可以开始进行深度学习的学习和开发了。

### 回答3：
Ubuntu 18.04 是目前最常用的 Linux 操作系统之一，深度学习也越来越受到广泛关注。在此我们介绍如何在 Ubuntu 18.04 上配置深度学习环境，主要需要配置的有 Python 3，CUDA 及 CUDNN。

第一步：更新系统
首先，在执行任何操作之前，我们需要更新 Ubuntu 系统。在终端中，输入以下命令即可：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

第二步：安装 Python3
Ubuntu 18.04 默认已经安装了 Python 3，如果没有安装，可以在终端中输入以下命令：
sudo apt-get install python3
以及 pip3：
sudo apt-get install python3-pip

这样 Python3 就安装完成了。

第三步：安装 CUDA
由于深度学习的计算复杂度很高，因此我们需要使用 GPU 来加速运算。CUDA 是一种计算机图形学技术，可以利用 NVIDIA 的显卡进行并行计算。安装 CUDA 首先需要检查你的显卡是否支持 CUDA，以确保安装可行。如果你不确定你的显卡是否支持 CUDA，可以通过以下方式查询：
nvidia-smi

如果显示信息中包含了 CUDA 字样，那么你的显卡支持 CUDA。整个 CUDA 安装过程比较繁琐，因此我们建议直接到 NVIDIA 官网下载安装包。在下载时，建议选择用 deb(local) 安装。

下载完毕后，直接在终端中执行以下命令安装即可：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

安装完毕后，我们需要添加相关环境变量，以便电脑能够正常识别 CUDA。在终端中执行以下命令：
nano .bashrc

在文件末尾添加以下代码，并保存退出：
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

第四步：安装 CUDNN
CUDNN 是 NVIDIA 提供的深度学习库，用于加速深度学习的运算。我们需要先到 CUDNN 官网下载相应的安装包。在下载时，建议选择用 deb(local) 安装。

下载后，我们在终端中执行以下命令安装：
sudo dpkg -i libcudnn7_7.x.x.x-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.x.x.x-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.x.x.x-1+cuda10.0_amd64.deb

最后，我们在终端中输入以下命令，检查 CUDNN 是否安装成功：
nvcc -V

至此，Ubuntu 18.04 的深度学习环境配置已经完成。希望这篇指南能够帮助到需要配置深度学习环境的同学。