ubuntu20.04深度学习环境安装

安装深度学习环境需要以下步骤：

1. 安装 NVIDIA 显卡驱动
首先，需要安装 NVIDIA 显卡驱动，可以通过以下命令安装最新版本的驱动：

sudo apt-get install nvidia-driver-460

2. 安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 的并行计算平台和编程模型，可以加速深度学习计算。可以从 NVIDIA 的官网下载安装包，或者通过以下命令添加官方源并安装：

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

3. 安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，可以加速深度学习计算。可以从 NVIDIA 的官网下载安装包，或者通过以下命令安装：

sudo apt-get install libcudnn8 libcudnn8-dev

4. 安装 Anaconda
Anaconda 是一个常用的 Python 发行版，包含了很多常用的 Python 库和工具。可以从 Anaconda 的官网下载安装包，或者通过以下命令安装：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

5. 创建虚拟环境
创建一个新的虚拟环境，可以避免不同项目之间的库冲突。可以通过以下命令创建一个名为 dl 的虚拟环境：

conda create --name dl python=3.8

6. 激活虚拟环境
激活虚拟环境后，所有后续的 Python 库安装都将在该环境中进行。可以通过以下命令激活虚拟环境：

conda activate dl

7. 安装 PyTorch 和 TensorFlow
PyTorch 和 TensorFlow 是两个常用的深度学习框架，可以通过以下命令安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
conda install tensorflow-gpu

完成以上步骤后，就可以在 Ubuntu 20.04 上使用深度学习环境了。