ubuntu18.04安装小白

你好！以下是在 Ubuntu 18.04 上安装步骤的简要指南：

1. 下载 Ubuntu 18.04 镜像文件：在官方网站（https://ubuntu.com/download）上下载 Ubuntu 18.04 的 ISO 镜像。
2. 制作启动盘：使用一个空白 USB 驱动器制作一个可启动的盘。你可以使用软件如 Rufus（在 Windows 上），Etcher（在 macOS 和 Linux 上）来完成这个步骤。
3. 启动计算机：将 USB 启动盘插入计算机，并重启计算机。在启动过程中，按照屏幕上的提示进入 BIOS 设置，并确保将 USB 设备设置为启动优先级最高的设备。
4. 安装 Ubuntu：选择在启动菜单中安装 Ubuntu，然后按照屏幕上的指示进行操作。你可以选择使用默认设置或自定义分区和其他设置。
5. 完成安装：安装过程完成后，重新启动计算机。拔掉 USB 启动盘，并让计算机从硬盘启动。

这只是一个简单的步骤指南，如果你在安装过程中遇到任何问题，可以在 CSDN、Stack Exchange 等技术论坛上搜索相关问题，或者向我提问以获取更多帮助。祝你顺利安装 Ubuntu 18.04！

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ubuntu18.04深度学习环境

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。

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