深度学习乌班图哪个版本好

乌班图（Ubuntu）是一种常用的操作系统，对于深度学习任务来说，选择合适的版本很重要。目前，Ubuntu的最新长期支持版本是Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa），它提供了稳定和可靠的环境。

对于深度学习而言，Ubuntu 20.04 LTS是一个很好的选择。它支持最新的深度学习框架和库，并且具有广泛的社区支持。此外，Ubuntu 20.04 LTS还提供了许多优化和改进，以提高性能和稳定性。

当然，选择操作系统版本还需考虑其他因素，如硬件兼容性、特定软件要求等。因此，在选择深度学习任务的操作系统版本时，建议综合考虑自己的需求和实际情况做出决策。

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乌班图andaconda

乌班图（Ubuntu）是一款流行的开源操作系统，基于Linux内核，以其用户友好界面和广泛的应用程序支持而闻名，特别适合于桌面电脑和个人服务器。它是Canonical公司开发的，以长期支持和社区贡献为特点。

Andanaconda，实际上是Anaconda Distribution的简称，是由Continuum Analytics（现为Anaconda, Inc.）创建的开源数据科学平台。它提供了Python环境管理工具、大量的科学计算库和数据可视化组件，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，专为数据分析、机器学习和深度学习等任务设计。安达康达使得科学家和开发者能够方便地安装、管理和共享复杂的Python环境，减少了依赖管理的复杂性。此外，它也包含Miniconda，这是一个更轻量级的版本，适合那些只需要基本环境设置的人使用。

乌班图系统安装tensorrt

对于在Ubuntu系统上安装TensorRT，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，前往NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/tensorrt）下载适用于Ubuntu的TensorRT安装包。确保选择与您的系统版本和CUDA版本相匹配的正确版本。

2. 下载完成后，打开终端并进入下载目录。解压缩安装包，可以使用以下命令：

   tar xzvf <下载的TensorRT安装包>.tar.gz

3. 进入解压缩后的目录，并执行安装脚本，例如：

   cd <解压缩后的目录>
   sudo ./install.sh

4. 安装过程中，您将被要求接受许可协议和选择安装路径。按照提示完成安装。

5. 安装完成后，您需要将TensorRT添加到系统环境变量中。打开终端，并编辑`~/.bashrc`文件（或者`~/.zshrc`文件），在文件末尾添加以下行：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/TensorRT-<安装的版本号>/lib
   export PATH=$PATH:/usr/local/TensorRT-<安装的版本号>/bin

然后保存文件并执行以下命令，使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

6. 现在，您已经成功安装了TensorRT。您可以使用TensorRT提供的Python API来开发和优化深度学习模型。