Ubuntu 18.04安装Caffe-GPU与CuDnn7.0教程：从Anaconda3配置到CuDnn安装

本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04 LTS操作系统上安装配置Caffe-GPU版本、Anaconda3以及Python 3.6的步骤，并结合CuDNN 7.0的安装。首先，用户需从Anaconda官网下载并安装Anaconda3，这包括运行.sh脚本文件进行安装，并确保安装后的默认Python版本为3.6。如果默认版本不是Python 3，可通过更新alternatives命令来切换。 接着，教程指导如何在终端检查Python版本，以及如何将Anaconda3添加到环境变量中，以便系统能够识别并调用Python解释器。用户需要编辑`/etc/profile`文件，将Anaconda3的bin目录路径添加进去，并保存设置。这样，每次打开新终端时，新的环境变量就会自动生效。 CuDNN 7.0的安装是针对CUDA 9.0版本的，由于提供的文件格式是`.solitairetheme8`，因此用户需要根据自己的CUDA版本选择合适的CuDnn版本。在安装过程中，可能需要对CuDnn文件进行适当的处理，以便与系统的CUDA库兼容。 此外，教程还提及了一个示例，即在PyCharm环境中使用Mnist数据集进行测试，以验证安装配置是否正确。在整个过程中，作者推荐参考详细的博客链接，强调了知识产权的重要性，提醒读者在使用内容时务必遵守版权规定。 这篇教程为Ubuntu 18.04用户提供了清晰的步骤，帮助他们配置Caffe、GPU支持、Python 3.6和CuDNN，确保在深度学习开发中能够顺利进行。对于那些想要在该环境下进行机器学习项目的人来说，这是一个宝贵的资源。