"选择安装所有推荐的驱动-凸优化cvx工具箱使用教程"
这篇教程主要涉及在Ubuntu 18.04系统上安装Caffe（一个深度学习框架）的GPU版本，以及配合使用的Anaconda3环境，特别是针对Python3.6的配置。以下是详细步骤：
1. 安装推荐驱动：
在Ubuntu系统中，使用`sudo ubuntu-drivers autoinstall`命令可以自动安装所有推荐的硬件驱动，这对于确保Caffe这样的GPU依赖应用能够正确运行至关重要。这一步通常会安装NVIDIA的CUDA驱动，以便Caffe能利用GPU进行计算。
2. 配置Anaconda3：
- **下载安装**：首先，从Anaconda官方网站下载适用于Linux的Anaconda3安装包，通常是.sh结尾的文件。
- **安装**：在终端运行`bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh`来启动安装过程。
- **切换默认Python版本**：通过`update-alternatives`命令，可以设置系统默认的Python版本为Python3.6或Python2。如果需要在两者之间切换，可以使用`sudo update-alternatives --config python`命令。
- **添加环境变量**：为了使Anaconda3的Python可被系统识别，需要将其安装路径添加到环境变量中。编辑`/etc/profile`文件，在末尾添加相应的路径，并保存。
- **使环境变量生效**：有多种方法使得环境变量设置立即生效，包括执行`source /etc/profile`或者重启终端。
3. 部署Caffe-GPU：
- 在安装好必要的驱动和Python环境后，接下来是安装Caffe的GPU版本。这通常涉及编译Caffe源代码，需要安装CUDA和cuDNN库，以及配置Makefile以指向正确的Python和CUDA路径。
- 可能还需要安装其他依赖，如protobuf、Boost等，并确保所有库都与系统和Caffe版本兼容。
4. 使用PyCharm：
- 安装并配置PyCharm，这是一款流行的Python集成开发环境，可以帮助编写和调试Caffe相关的Python代码。
- 在PyCharm中创建一个新的项目，指定使用Anaconda3环境，并导入Mnist数据集，开始进行深度学习示例的编程。
5. 测试：
- 安装完成后，运行一个简单的Mnist手写数字识别示例，以验证Caffe是否正确安装并能有效利用GPU加速。
在安装和配置过程中，务必参考官方文档和博客中的详细说明，因为这些步骤可能因不同的系统环境和软件版本而有所不同。遇到问题时，可以查阅社区论坛或在线资源寻求帮助。
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