Ubuntu14.04实战：Anaconda3+GPU驱动+CUDA8.0+CUDNN6.0配置指南

该资源提供了一套详细的指南，教你如何在Ubuntu 14.04操作系统上安装Anaconda3（附带Python 3.5）、显卡驱动、CUDA 8.0以及CUDNN 6.0，并且指导如何更换pip的国内源，以加速下载速度。所有必要的软件包都可以通过作者提供的百度云链接获取，而且这个链接是永久有效的。作者还提供了QQ联系方式，以便在安装过程中遇到问题时进行咨询。 在这个实战教程中，首先你需要一个运行Ubuntu 14.04的计算机，配备有GTX1080Ti显卡。请注意，显卡驱动的版本需要与CUDA安装文件中的版本号相匹配或更高。教程中提到，虽然CUDA 8.0和CUDNN 6.0是针对Ubuntu 14.04的推荐版本，但如果你使用的是Ubuntu 16.04，可能需要安装CUDA 9.0和CUDNN 7.0。 步骤1是下载所需的安装包。你可以选择快速通道，直接从作者的百度云盘下载，或者通过非快速通道，即官方渠道下载。官方下载地址包括： - Anaconda3：可以从Continuum Analytics的档案库下载，选择对应Python 3.5的版本。 - 显卡驱动：在NVIDIA官方网站上查找并下载与你的显卡型号兼容的驱动程序。 - CUDA Toolkit：在NVIDIA开发者网站的CUDA Toolkit存档页面下载所需的CUDA版本。 - CUDNN：同样在NVIDIA的开发者资源页面注册并下载对应的CUDNN版本。 步骤2是按顺序进行安装。在终端中切换到下载文件的目录，然后依次安装这些软件包。安装过程通常涉及解压文件，运行安装脚本，以及设置环境变量。 在安装CUDA和CUDNN时，需要注意的是，它们通常需要与你的NVIDIA驱动程序版本兼容。例如，教程中提到的1080Ti显卡使用了384.90驱动，而使用384.x系列的驱动一般对1080Ti是安全的。 最后，为了提高pip的下载速度，你需要更换pip的源为国内的镜像。这可以通过修改pip配置文件，将默认源替换为阿里云、豆瓣、清华大学等国内知名镜像站点的URL来实现。 整个教程的目标是帮助用户在Ubuntu环境中快速搭建一个适合深度学习的高效计算平台，利用Anaconda管理Python环境，通过CUDA和CUDNN利用GPU进行计算加速。通过这个教程，即使是对Linux不太熟悉的用户也能按照步骤逐步完成配置。