Ubuntu 18.04与Tensorflow安装教程：从系统到CUDA

"本资源主要介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上安装Ubuntu操作系统、Anaconda3以及Tensorflow所需的CUDA和cuDNN环境。" 在Ubuntu 18.04的安装过程中，首先需要从官方网站下载ISO镜像文件，然后使用如软碟通（UltralSO）这样的工具制作U盘启动盘。安装时需调整服务器的启动顺序，通过BIOS设置让系统从U盘启动，并按照提示进行安装。安装完成后，为了实现图形化操作界面，需要通过命令行更新系统并安装Ubuntu桌面。 接下来是Anaconda的安装。Anaconda是一个包含众多数据科学和机器学习库的Python分发版，它简化了环境管理和包的安装。在Ubuntu中，可以访问Anaconda的官方归档网站下载对应版本的.sh安装文件。在终端中切换到下载目录，运行.sh文件并按照提示进行安装。安装完成后，需要添加Anaconda到系统路径，这样就可以在任何地方使用conda命令。 对于机器学习和深度学习，安装Tensorflow通常需要CUDA和cuDNN，这是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的库。首先，需要在终端中确认自己的NVIDIA显卡型号和适用的驱动版本。然后，可以通过NVIDIA的官方网站下载并安装适合的驱动。安装驱动后，可以通过conda或pip来安装CUDA和cuDNN的依赖，最后安装Tensorflow本身。在Anaconda环境下，可以创建一个新的环境，专门用于Tensorflow项目，以保持环境的隔离和干净。 这个资源提供了在Ubuntu 18.04上构建一个完整的数据科学和深度学习工作环境的详细步骤，包括操作系统安装、图形化界面设置、Anaconda的安装以及必要的GPU驱动和库的配置。这对于想要在Ubuntu系统上进行Python编程，特别是机器学习和深度学习的用户来说，是一份非常实用的指南。