Ubuntu18.04安装Caffe-GPU与Anaconda3-Python3.6环境配置全攻略

"Ubuntu18.04LTS下安装Caffe-GPU版本及Anaconda3 +Python3.6++Pycharm+Mnist例子教程，详细步骤记录，包括环境配置和错误解决" 本文档主要介绍如何在Ubuntu 18.04 LTS操作系统上安装Caffe的GPU版本，并结合Anaconda3、Python3.6和PyCharm进行深度学习环境的搭建，同时提供了MNIST数据集的示例教程。这个过程涉及多个步骤，包括Anaconda的安装、Python版本的切换、环境变量的设置以及Caffe-GPU的配置。 1. 配置Anaconda3 - 下载Anaconda3的Linux版本安装包，可以从官方网站(<https://www.anaconda.com/download/#linux>)获取。 - 安装Anaconda3，通过终端运行bash命令：`bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh`。 - 切换默认Python版本，确保系统默认使用Python3.6。使用`update-alternatives`命令进行设置。 2. 切换和验证Python版本 - 使用`python`命令检查当前Python版本，若非3.6，则执行两条`update-alternatives`命令进行切换。 - 若要在需要时切换回Python2，可使用`sudo update-alternatives --config python`命令。 3. 添加环境变量 - 如果Anaconda安装时未自动添加环境变量，需要手动编辑`/etc/profile`文件，将Anaconda的安装路径添加到PATH中。 - 修改后，确保环境变量生效，可以采用重启系统或执行`. /etc/profile`等方法。 4. 安装Caffe-GPU - 在安装Caffe-GPU之前，确保系统已安装CUDA和cuDNN，这是Caffe-GPU运行所必需的NVIDIA库。 - 按照Caffe的官方文档或者社区指南，依次安装依赖库（如Boost、protobuf等）、编译Caffe源码并配置环境。 - 在安装过程中可能会遇到错误，需要根据错误信息进行调试和修复。 5. 使用PyCharm与MNIST示例 - 安装PyCharm，这是一款流行的Python IDE，便于编写和调试代码。 - 在PyCharm中创建一个新的项目，导入Caffe库，并用MNIST数据集编写一个简单的深度学习模型训练示例，了解Caffe的基本用法。 这篇教程适合初学者，特别是对Caffe和深度学习感兴趣的开发者。通过遵循这些步骤，读者可以在Ubuntu 18.04系统上构建一个完整的深度学习开发环境，并能够使用Caffe进行实际的模型训练。在遇到问题时，作者提供的错误解决经验也十分宝贵，有助于读者避免和解决类似问题。