深度学习环境搭建：Ubuntu, NVIDIA, CUDA与更多

"该文档是深度学习软件平台的安装手册，涵盖了从Ubuntu操作系统安装到相关软件和库的详细步骤，包括SSH、TeamViewer、Nvidia GPU驱动、CUDA、CUDNN、Docker、Anaconda、TensorFlow、Keras以及PyTorch的安装。" 在深度学习环境中，Ubuntu是最常用的操作系统之一，因为它对开发者友好且稳定。首先，手册介绍了如何在VMware虚拟机或直接在硬件上安装Ubuntu，通常推荐下载最新LTS(Long Term Support)版本，以确保长期的技术支持。 SSH(Secure SHell)是用于远程控制和管理服务器的重要工具。手册指导用户在Ubuntu上安装SSH，并进行配置，以便实现远程连接，这对于多设备协作和管理非常重要。 TeamViewer是一种远程桌面工具，有时在没有SSH访问权限或者需要图形化界面操作时很有用。手册详述了如何在Ubuntu上安装gdebi（用于安装deb包的工具），然后下载并安装TeamViewer。 对于拥有Nvidia显卡的用户，安装Nvidia GPU驱动是必不可少的。手册中指出需要先禁用nouveau开源驱动，然后通过标准Ubuntu仓库自动化安装官方驱动，以确保与CUDA和深度学习库的兼容性。 CUDA是Nvidia提供的并行计算平台，用于加速基于GPU的计算。用户需要从CUDA官网选择适合自己系统的版本下载，然后按照手册中的步骤进行安装。 CUDNN是Nvidia为深度神经网络优化的库，与CUDA一起使用可以极大地提升计算效率。手册指导用户下载CUDNN后，按照步骤完成安装。 Docker是一个容器化平台，能方便地打包应用及其依赖，确保在不同环境下的一致运行。手册不仅讲述了Docker的安装，还提供了在Ubuntu中安装过程中可能遇到问题的解决办法。 Anaconda是一个广泛使用的Python数据科学平台，它包含了众多科学计算库和便捷的包管理器。用户需下载Anaconda安装包，然后按照指南安装。 TensorFlow和Keras是两个流行的深度学习框架。手册详细说明了在安装NVIDIA驱动、CUDA和CUDNN后，如何在Ubuntu系统中安装这两个框架，确保它们能在GPU上运行。 PyTorch是另一个深度学习库，以其灵活性和易用性著称。手册同样提供了在Ubuntu上安装PyTorch的步骤。 总体来说，这份手册是深度学习新手在Ubuntu上搭建环境的全面指南，从基础操作系统设置到高级库的安装，一步步帮助用户构建起一个强大的深度学习开发环境。