深度学习环境搭建全攻略：Ubuntu & Windows

"这份文档详细介绍了如何搭建深度学习开发环境，主要针对初学者，涵盖了Ubuntu和Windows操作系统上的环境配置，包括Python、Anaconda、pycharm、NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN、Tensorflow、Keras、OpenCV的安装，以及YOLOv3目标检测框架的搭建。" 在深度学习领域，开发环境的搭建是至关重要的第一步。本文档提供了一个全面的指南，适用于那些想要在Ubuntu 16.04和Windows系统上进行深度学习实践的学习者。 首先，文档详细阐述了Ubuntu 16.04下Python 3.6的安装过程，包括可能遇到的问题及其解决办法，确保了基础编程环境的建立。接着，介绍了Anaconda的安装，这是一个流行的Python数据科学平台，包含了众多科学计算库和管理工具，简化了环境管理和包的安装。 PyCharm，作为一款强大的Python集成开发环境，也在文档中被提及。它提供了代码编辑、调试、测试和版本控制等功能，对于深度学习项目尤其有用。文档不仅指导了PyCharm的安装，还展示了如何创建桌面快捷方式和配置开发环境。 对于配备NVIDIA显卡的用户，文档详细列出了显卡驱动的安装方法，包括通过安装包和PPA源两种途径。同时，CUDA和cuDNN的安装步骤也逐一列出，这些是实现GPU加速计算的关键组件，对于运行大规模深度学习模型至关重要。 Tensorflow和Keras是两个常用的深度学习框架，文档提供了它们在Ubuntu和Windows下的安装方法，包括使用pip和conda两种方式。此外，还讨论了可能出现的问题和解决方案，以及如何安装可视化工具Tensorboard。 OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，文档中介绍了源码编译和pip安装两种方法，满足不同需求。最后，针对目标检测任务，文档特别讲解了YOLOv3环境的搭建，这是一套高效的实时目标检测系统。 这份文档为初学者提供了一条清晰的路径，从基础环境的搭建到深度学习框架的配置，再到特定应用的实施，覆盖了深度学习开发的多个方面，是入门深度学习的好帮手。