Ubuntu 16.04 LTS 安装与Cuda、Tensorflow环境配置指南

"Ubuntu装机过程详细教程" 在本文中，我们将深入探讨Ubuntu操作系统安装的步骤，包括双系统安装、磁盘分区、系统安装流程、CUDA的安装以及深度学习框架如TensorFlow、Caffe和ROS的配置。这是一份由毕德华编写的详细教程，适合对Ubuntu感兴趣并希望进行安装的初学者。 首先，为了安装Ubuntu，你需要下载Ubuntu16.04LTS的ISO镜像文件，可以从官方网站http://www.ubuntu.com/download/desktop/install-ubuntu-desktop获取。如果你打算在已有Windows系统的基础上安装双系统，务必确保在Windows磁盘管理中为Ubuntu预留足够的未分配空间。这可以通过右键点击计算机图标，选择管理，进入磁盘管理，选择有空白空间的磁盘，然后右键点击并选择“压缩卷”，输入你需要的额外空间大小。 在安装过程中，注意Ubuntu的引导加载器（grub）需要指向正确的内核文件，即vmlinuz.efi，由于现在多数新电脑支持EFI启动模式，所以需要确保这一点。在安装过程中避免在安装时下载更新，以免出现意外问题。推荐的分区方案是90GB用于主分区（ext4格式），10GB用于交换分区（SWAP）。具体的安装步骤可以参考http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100369.htm的指南。 接下来是CUDA的安装，CUDA是NVIDIA提供的用于加速GPU计算的开发工具。你可以通过运行`sudo apt-get install cuda`来安装最新的CUDA版本。如果你想安装特定版本，比如7.0，可以使用`sudo apt-get install cuda=7.0-28`命令。安装完成后，为支持深度学习，你需要安装CuDNN，这是一个针对深度神经网络的库。 对于深度学习框架Caffe，确保安装以下Python库： 1. `libprotobuf-dev` 2. `libleveldb-dev` 3. `libsnappy-dev` 4. `libopencv-dev` 5. `libboost-all-dev` 6. `libhdf5-serial-dev` 7. `protobuf-compiler` 8. `gfortran` 9. `libjpeg62` 10. `libfreeimage-dev` 11. `libatlas-base-dev` 12. `python-dev` 13. `python-pip` 14. `libgoogle-glog-dev` 15. `libbz2-dev` 16. `libxml2-dev` 17. `libxslt-dev` 18. `libffi-dev` 19. `libssl-dev` 20. `libgflags-dev` 21. `liblmdb-dev` 22. `python-yaml` 23. `python-numpy` 最后，关于Robot Operating System (ROS)，它是一个用于机器人软件开发的开源框架。安装ROS所需的基本库，你可以运行`sudo apt-get -y install`指令，然后列出ROS所需的库。ROS的安装还需要遵循其官方文档的特定步骤，包括设置源列表，初始化ROS环境，以及安装特定的ROS版本。 这个教程涵盖了从安装Ubuntu到配置深度学习环境的全过程，对想要在Ubuntu上进行开发的用户非常有帮助。记得在安装过程中保持耐心，按照步骤仔细操作，遇到问题时查阅相关文档或在线社区寻求帮助。