linux搭建深度学习环境

要在Linux上搭建深度学习环境，通常需要以下几个步骤：

1. **安装基础软件**：
- 更新系统：`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`
- 安装必要包：如Python、Git、CUDA、cuDNN（如果使用GPU）、以及TensorFlow或PyTorch等深度学习库。

2. **选择Python版本**：
- Anaconda：创建一个新的Conda环境并安装Python 3.7+，例如 `conda create -n myenv python=3.8`

3. **激活虚拟环境**：
- `source activate myenv`

4. **安装深度学习库**：
- 使用pip安装常用库：`pip install tensorflow numpy pandas`

5. **配置GPU支持**（如果有GPU）：
- 对于CUDA和cuDNN，通常需要下载对应版本的安装包，然后按照官方文档进行安装。
- 配置环境变量指向正确路径，例如添加到`~/.bashrc`或`.bash_profile`中：

     export CUDA_HOME=/path/to/cuda
     export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

6. **验证安装**：
- 运行一些测试脚本来确认安装成功，比如`python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.uniform([1000, 1000])))"`

7. **设置计算资源限制（如有需要）**：
- 可能需要调整内存限制，通过`export MKL_THREADING_LAYER=GNU`优化多线程性能。