Ubuntu16.04深度学习环境配置指南

"Ubuntu16.04深度学习环境配置，包括CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5、Python 3.7、Tensorflow和Pytorch的安装，以及Anaconda的使用" 本文档是针对深度学习初学者在Ubuntu 16.04操作系统上配置深度学习环境的详细指南。配置环境的关键组件包括NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包、CUDNN加速库、Python解释器和多个深度学习框架。以下是对每个步骤的详细解释： 1. **NVIDIA驱动安装**： - 首先，你需要确定你的CUDA版本，例如CUDA 10.1，然后找到对应的NVIDIA驱动。CUDA 10.1要求驱动版本418或以上。 - 在Ubuntu系统设置的“软件与更新”中选择“附加驱动”选项，挑选与CUDA版本匹配的驱动并安装。 - 如果找不到合适的驱动，可以使用`sudo apt-get update`命令更新软件源后重新查找。 - 安装完成后，重启电脑以使驱动生效。 2. **安装Anaconda**： - Anaconda是一个流行的Python分发版，包含许多科学计算所需的库，并且方便管理不同的Python环境。 - 从官方网站下载适用于Python 3.7的Anaconda版本，这里选择了Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh。 - 打开终端，移动到下载文件所在的目录，运行`.sh`文件，如`bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh`。 - 接受许可协议，安装过程中注意在询问是否使用Anaconda提供的Python版本时选择`yes`，以避免后续的麻烦。 - 安装完成后，拒绝安装Microsoft VSCode（如果询问），然后关闭并重启终端。通过`python3 --version`检查Python版本以确认安装成功。 3. **安装CUDA和CUDNN**： - CUDA是NVIDIA开发的用于GPU计算的软件开发工具包，对于深度学习的GPU加速至关重要。 - CUDNN是CUDA的一个库，加速深度神经网络的训练和推理。 - 你需要从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA（10.1）和CUDNN（7.6.5）安装包，按照官方指南进行安装。 - 安装完成后，需要更新环境变量，确保系统能找到CUDA和CUDNN库。 4. **配置Python环境和深度学习框架**： - 在Anaconda环境下，你可以创建新的虚拟环境，例如`conda create -n dl_env python=3.7`。 - 激活环境`source activate dl_env`，然后通过`pip`或`conda`安装Tensorflow和Pytorch，如`conda install tensorflow`和`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1`。 - 安装完毕后，可以在环境中测试这些框架是否正常工作。 这个配置教程旨在帮助那些遇到过时教程和配置问题的初学者，提供一个可靠的深度学习开发环境。一旦环境配置成功，用户就可以在Ubuntu 16.04系统上利用强大的GPU资源进行深度学习模型的训练和实验。