ubuntu18.04深度学习环境搭建

### 回答1：
Ubuntu 18.04深度学习环境搭建需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速的并行计算平台，cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN，并按照官方文档进行安装。

2. 安装Anaconda：Anaconda是一个Python发行版，包含了许多常用的科学计算库和工具。可以从Anaconda官网下载对应版本的安装包，并按照官方文档进行安装。

3. 创建虚拟环境：可以使用conda命令创建一个新的虚拟环境，例如：

   conda create --name env_name python=3.6

这将创建一个名为env_name的虚拟环境，并安装Python 3.6。

4. 安装深度学习框架：可以使用conda命令安装常用的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，例如：

   conda install tensorflow-gpu

这将安装TensorFlow GPU版本。

5. 安装其他依赖库：根据需要安装其他依赖库，例如numpy、scipy、matplotlib等。

完成以上步骤后，就可以在虚拟环境中进行深度学习开发了。

### 回答2：
Ubuntu 18.04是一种非常优秀的开源操作系统，尤其适用于深度学习的环境搭建。在本文中，我们将为大家详细介绍在Ubuntu 18.04上如何搭建深度学习环境。

首先，我们需要安装Ubuntu 18.04操作系统。我们建议下载官方镜像进行安装。

安装完毕后，我们需要安装CUDA（NVIDIA计算统一设备架构）和cuDNN（NVIDIA深度神经网络）。以下是安装步骤：

1. 安装Cuda Toolkit

我们可以通过官网直接下载tar文件进行安装：

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/secure/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux.run

$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

在安装过程中会有多项选择，我们建议选择默认选项并自定义CUDA的安装位置。

安装完成后，我们需要将CUDA添加到环境变量中。打开终端，运行以下命令：

$ sudo gedit ~/.bashrc

在打开的文件的末尾添加以下代码：

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

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

保存文件，然后运行以下命令以使配置生效：

$ source ~/.bashrc

2. 安装cuDNN

cuDNN是用于加速深度学习的库，我们可以在NVIDIA的官网上下载。请注意，您需要注册才能下载库。

下载后将压缩包解压缩，并将文件复制到CUDA的安装目录中：

$ tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz

$ cd cuda

$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 安装Anaconda

Anaconda是一个强大的Python包管理器，可以轻松管理Python和相关库的版本。我们可以通过官方网站下载并安装Anaconda。

安装完成后，打开终端，输入以下命令以检查是否安装成功：

$ conda list

如果显示了安装包列表，则说明安装成功。

4. 创建虚拟环境

为了避免不同的Python库版本之间的冲突，我们建议使用虚拟环境进行开发。使用以下命令创建一个名为env的虚拟环境：

$ conda create -n env python=3.7

此命令将创建一个名为env的虚拟环境，并将Python版本设置为3.7。

5. 安装所需的Python库

安装深度学习需要的Python库非常重要，以下是必要库的清单：

$ conda install -n env numpy matplotlib pandas jupyter scikit-learn tensorflow-gpu keras

请注意，虽然我们使用了tensorflow-gpu库，但这意味着你需要一张NVIDIA GPU显卡并正确设置CUDA和cuDNN。

如果您的电脑没有NVIDIA GPU显卡，则不需要安装tensorflow-gpu库。

6. 使用Jupyter

Jupyter是一个非常好的交互式开发环境，我们建议在虚拟环境中安装jupyter。输入以下命令：

$ conda install -n env jupyter

然后输入以下命令启动jupyter：

$ jupyter notebook

最后，您将能够成功地在Ubuntu 18.04上搭建深度学习环境并开始进行深度学习开发。

### 回答3：
深度学习是当今热门的领域之一，如果要在Ubuntu 18.04上搭建深度学习环境，需要以下几个步骤：

1. 安装 NVIDIA 显卡驱动

要在Ubuntu上使用深度学习，必须安装视频和GPU驱动程序。相比于CPU，在GPU上训练深度学习模型要快很多，因此推荐使用Nvidia GPU。

首先你需要下载并安装NVIDIA的驱动程序，可以使用下面的命令查看可用的版本：

ubuntu-drivers devices

选择最新版本的驱动程序（如果你的GPU是较旧的版本，可以考虑选择旧版本的驱动程序）并安装：

sudo apt install nvidia-driver-<version>

2. 安装CUDA和cuDNN

CUDA和cuDNN是与NVIDIA GPU兼容的深度学习框架。CUDA为GPU提供并行计算解决方案，cuDNN用于优化深度学习模型的性能。

可以使用以下命令安装CUDA：

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

对于cuDNN，需要先从Nvidia开发者网站下载相对应的cuDNN版本，解压并将文件复制到/usr/local/cuda/路径下：

sudo cp <path_to_downloaded_file>/libcudnn* /usr/local/cuda/include/
sudo cp <path_to_downloaded_file>/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

3. 配置Anaconda

Anaconda是一个包含许多用于深度学习的科学计算库的平台，因此我们需要安装Anaconda。

首先从Anaconda官网下载适用于Ubuntu的Anaconda安装包，然后运行以下命令来安装：

bash Anaconda<version>-Linux-x86_64.sh

4. 创建虚拟环境

为了保持深度学习环境的干净和整洁，我们将在Anaconda上创建虚拟环境并在其中安装所有必要的包。

使用以下命令创建具有Python3的新虚拟环境：

conda create --name <env_name> python=3.6

处于安全起见，我们建议使用Python3.6来进行深度学习。

使用以下命令激活虚拟环境：

conda activate <env_name>

5. 安装深度学习框架

在虚拟环境中使用以下命令安装需要的深度学习框架，如Tensorflow、Keras、PyTorch 等等：

conda install tensorflow keras pytorch torchvision -c pytorch

最后，您已成功地在Ubuntu 18.04上搭建了深度学习环境。现在您可以使用Python和相应的深度学习框架，从而开始探索深度学习的奇妙世界。