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。

相关问题

ubuntu18.04深度学习环境配置

### 回答1：
Ubuntu 18.04深度学习环境配置需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：CUDA是NVIDIA的GPU加速计算平台，cuDNN是深度神经网络库。首先需要安装CUDA，然后再安装cuDNN。具体安装步骤可以参考官方文档。

2. 安装Python和相关库：Ubuntu 18.04自带Python 3，可以使用apt-get命令安装Python相关库，如numpy、scipy、matplotlib等。

3. 安装深度学习框架：常用的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等。可以使用pip命令安装。

4. 配置环境变量：需要将CUDA和cuDNN的路径添加到环境变量中，以便深度学习框架能够正确地使用GPU加速。

5. 测试环境：可以使用简单的深度学习模型测试环境是否配置成功。

以上是Ubuntu 18.04深度学习环境配置的基本步骤，具体操作可以参考相关文档和教程。

### 回答2：
Ubuntu18.04是许多深度学习爱好者所喜欢的一种操作系统。Ubuntu18.04不仅稳定可靠，还提供了许多强大的开发工具和编程环境。以下是一些要点和步骤，供您在Ubuntu18.04中配置深度学习环境。

1. 安装Ubuntu18.04
在Ubuntu18.04上安装深度学习环境之前，您需要首先安装Ubuntu18.04操作系统。您可以通过官方网站下载Ubuntu18.04的iso文件，然后将其写入可引导的USB驱动器。

2. 安装NVIDIA驱动程序
NVIDIA驱动程序是深度学习环境配置中最重要的部分，因为它可以提供针对NVIDIA GPU的支持。如何安装NVIDIA驱动程序取决于您的显卡型号。您可以通过以下命令来检查您的显卡型号：

$ lspci | grep -i nvidia

如果您的显卡型号是NVIDIA Tesla V100，则可以通过以下命令来下载最新的NVIDIA驱动程序：

$ wget http://us.download.nvidia.com/tesla/410.72/nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb

在安装NVIDIA驱动程序之前，您需要卸载之前安装的任何旧版驱动程序。卸载的命令如下：

$ sudo apt-get purge nvidia*

安装新的NVIDIA驱动程序：

$ sudo dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/nvidia-diag-driver-local-repo-410.72/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-drivers

3. 安装CUDA和cuDNN
安装了NVIDIA驱动程序后，您可以安装CUDA和cuDNN。CUDA可以为您提供各种各样的计算和优化库，用于构建深度学习模型。cuDNN是一个加速深度神经网络的库。以下是安装CUDA的步骤：

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

安装cuDNN：

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
$ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

4. 安装Python和深度学习框架
Python是深度学习环境中使用的主要编程语言。您可以使用以下命令安装Python3：

$ sudo apt-get install python3

深度学习框架是实现深度学习算法和模型的库。许多流行的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch和Keras，都可以在Ubuntu18.04上进行安装和配置。以下是安装TensorFlow的步骤：

$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
$ virtualenv --system-site-packages tensorflow
$ source tensorflow/bin/activate
(tensorflow) $ pip install --upgrade pip
(tensorflow) $ pip install --user tensorflow-gpu

5. 训练深度学习模型
当您完成深度学习环境的配置后，可以开始训练深度学习模型。您可以使用自己的数据集或公共数据集来训练模型。以下是使用TensorFlow训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

您可以通过运行该命令训练模型：

(tensorflow) $ python train_model.py

在完成训练后，您可以通过以下命令保存模型：

model.save('my_model.h5')

6. 总结
Ubuntu18.04是一种出色的操作系统，适用于深度学习环境的配置。在配置深度学习环境之前，您需要安装NVIDIA驱动程序、CUDA和cuDNN。然后，您可以安装Python和深度学习框架，例如TensorFlow。在配置完环境之后，您可以使用您自己的数据或公共数据集训练深度学习模型。

### 回答3：
Ubuntu 18.04 作为当前最流行的开源操作系统，广泛应用于深度学习领域。它提供了很好的性能和稳定性，同时也支持广泛的深度学习框架和工具库，如 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等。下面是配置 Ubuntu 18.04 深度学习环境的基本步骤：

1. 确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级：

首先，确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级到最新版本。您可以使用以下命令升级您的操作系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. 安装 Anaconda 3：

Anaconda 是一个广泛使用的 Python 数据科学和机器学习平台，它为用户提供了方便的包管理和环境管理工具。您可以使用以下命令下载并安装 Anaconda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

在安装过程中，按照屏幕上的提示进行操作。一旦安装完成，您需要从终端中运行以下命令将 Anaconda 添加到系统路径：

export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH

3. 安装深度学习框架：

安装深度学习框架需要在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境，并安装相应的包，例如 TensorFlow 或 PyTorch。以下是以 TensorFlow 为例的样例代码：

conda create -n tensorflow python=3.6
conda activate tensorflow
conda install tensorflow-gpu

用类似的方式可以安装其他深度学习框架，如 PyTorch 等。

4. 安装和配置 GPU 驱动程序：

如果您的系统安装了 GPU，则需要安装相应的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包以获得更好的性能。以下是安装 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包的样例代码：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-430
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

5. 安装图像处理库：

在深度学习中需要加载和处理图像，在 Ubuntu18.04 中可用的图像处理库包括 OpenCV 和 Pillow。以下是样例代码：

conda install opencv
conda install Pillow

在完成这些步骤之后，您的 Ubuntu 18.04 系统就具备了基本的深度学习环境。您可以按照框架和工具库的具体要求进行配置和设置，以进行更高级的深度学习任务。

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。