ubuntu18.04深度学习环境配置

### 回答1：
Ubuntu 18.04深度学习环境配置需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：CUDA是NVIDIA的GPU加速计算平台，cuDNN是深度神经网络库。首先需要安装CUDA，然后再安装cuDNN。具体安装步骤可以参考官方文档。

2. 安装Python和相关库：Ubuntu 18.04自带Python 3，可以使用apt-get命令安装Python相关库，如numpy、scipy、matplotlib等。

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命令安装。

4. 配置环境变量：需要将CUDA和cuDNN的路径添加到环境变量中，以便深度学习框架能够正确地使用GPU加速。

5. 测试环境：可以使用简单的深度学习模型测试环境是否配置成功。

以上是Ubuntu 18.04深度学习环境配置的基本步骤，具体操作可以参考相关文档和教程。

### 回答2：
Ubuntu18.04是许多深度学习爱好者所喜欢的一种操作系统。Ubuntu18.04不仅稳定可靠，还提供了许多强大的开发工具和编程环境。以下是一些要点和步骤，供您在Ubuntu18.04中配置深度学习环境。

1. 安装Ubuntu18.04
在Ubuntu18.04上安装深度学习环境之前，您需要首先安装Ubuntu18.04操作系统。您可以通过官方网站下载Ubuntu18.04的iso文件，然后将其写入可引导的USB驱动器。

2. 安装NVIDIA驱动程序
NVIDIA驱动程序是深度学习环境配置中最重要的部分，因为它可以提供针对NVIDIA GPU的支持。如何安装NVIDIA驱动程序取决于您的显卡型号。您可以通过以下命令来检查您的显卡型号：

$ lspci | grep -i nvidia

如果您的显卡型号是NVIDIA Tesla V100，则可以通过以下命令来下载最新的NVIDIA驱动程序：

$ wget http://us.download.nvidia.com/tesla/410.72/nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb

在安装NVIDIA驱动程序之前，您需要卸载之前安装的任何旧版驱动程序。卸载的命令如下：

$ sudo apt-get purge nvidia*

安装新的NVIDIA驱动程序：

$ sudo dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/nvidia-diag-driver-local-repo-410.72/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-drivers

3. 安装CUDA和cuDNN
安装了NVIDIA驱动程序后，您可以安装CUDA和cuDNN。CUDA可以为您提供各种各样的计算和优化库，用于构建深度学习模型。cuDNN是一个加速深度神经网络的库。以下是安装CUDA的步骤：

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

安装cuDNN：

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

4. 安装Python和深度学习框架
Python是深度学习环境中使用的主要编程语言。您可以使用以下命令安装Python3：

$ sudo apt-get install python3

深度学习框架是实现深度学习算法和模型的库。许多流行的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch和Keras，都可以在Ubuntu18.04上进行安装和配置。以下是安装TensorFlow的步骤：

$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
$ virtualenv --system-site-packages tensorflow
$ source tensorflow/bin/activate
(tensorflow) $ pip install --upgrade pip
(tensorflow) $ pip install --user tensorflow-gpu

5. 训练深度学习模型
当您完成深度学习环境的配置后，可以开始训练深度学习模型。您可以使用自己的数据集或公共数据集来训练模型。以下是使用TensorFlow训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

您可以通过运行该命令训练模型：

(tensorflow) $ python train_model.py

在完成训练后，您可以通过以下命令保存模型：

model.save('my_model.h5')

6. 总结
Ubuntu18.04是一种出色的操作系统，适用于深度学习环境的配置。在配置深度学习环境之前，您需要安装NVIDIA驱动程序、CUDA和cuDNN。然后，您可以安装Python和深度学习框架，例如TensorFlow。在配置完环境之后，您可以使用您自己的数据或公共数据集训练深度学习模型。

### 回答3：
Ubuntu 18.04 作为当前最流行的开源操作系统，广泛应用于深度学习领域。它提供了很好的性能和稳定性，同时也支持广泛的深度学习框架和工具库，如 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等。下面是配置 Ubuntu 18.04 深度学习环境的基本步骤：

1. 确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级：

首先，确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级到最新版本。您可以使用以下命令升级您的操作系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. 安装 Anaconda 3：

Anaconda 是一个广泛使用的 Python 数据科学和机器学习平台，它为用户提供了方便的包管理和环境管理工具。您可以使用以下命令下载并安装 Anaconda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

在安装过程中，按照屏幕上的提示进行操作。一旦安装完成，您需要从终端中运行以下命令将 Anaconda 添加到系统路径：

export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

3. 安装深度学习框架：

安装深度学习框架需要在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境，并安装相应的包，例如 TensorFlow 或 PyTorch。以下是以 TensorFlow 为例的样例代码：

conda create -n tensorflow python=3.6
conda activate tensorflow
conda install tensorflow-gpu

用类似的方式可以安装其他深度学习框架，如 PyTorch 等。

4. 安装和配置 GPU 驱动程序：

如果您的系统安装了 GPU，则需要安装相应的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包以获得更好的性能。以下是安装 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包的样例代码：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-430
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

5. 安装图像处理库：

在深度学习中需要加载和处理图像，在 Ubuntu18.04 中可用的图像处理库包括 OpenCV 和 Pillow。以下是样例代码：

conda install opencv
conda install Pillow

在完成这些步骤之后，您的 Ubuntu 18.04 系统就具备了基本的深度学习环境。您可以按照框架和工具库的具体要求进行配置和设置，以进行更高级的深度学习任务。