Ubuntu 16.04深度学习环境搭建指南：CUDA, cuDNN, MATLAB等全面安装教程

本教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04.4桌面版上安装并配置一套深度学习开发环境，包括CUDA、cuDNN、Matlab、Python、Nccl、OpenCV、Caffe、PyTorch和TensorFlow等常用工具。以下步骤将帮助你在服务器上搭建这些环境： 1. 硬件环境：首先，确保你的系统配备了NVIDIA显卡，因为深度学习训练通常需要高性能GPU的支持。 2. 软件环境和框架安装： - 安装SSH：为了远程访问服务器，需要安装openssh-server，确保可以安全地进行命令行交互。 - 安装Vim：Ubuntu 16.04默认没有Vim，需要手动安装以提高文本编辑效率。 - 显卡驱动安装： - 下载NVIDIA官方驱动，如390.67版本，禁用系统自带的nouveau驱动。 - 修改`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`文件，添加blacklist nouveau，禁用Nouveau，并更新配置。 - 重启电脑，关闭图形界面，禁用OpenGL以防止登录循环问题。 - 通过`./NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run -no-opengl-files`安装驱动，确保只安装驱动文件。 - 启动lightdm服务，重启系统，验证安装。 3. CUDA 9.0安装：访问CUDA官网下载对应版本（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），按照官方指南进行安装。 4. 其他库的安装： - Matlab：虽然未提供链接，但你需要根据Matlab的安装指南安装，可能涉及购买许可证或使用社区版本。 - Python：Ubuntu 16.04预装Python，可以使用`pip`安装深度学习库，如TensorFlow、PyTorch等。 - Nccl：NVIDIA Collective Communications Library，用于加速多GPU之间的通信，通常与CUDA一起安装。 - OpenCV：这是一个开源计算机视觉库，用于图像处理和机器视觉，可以使用`apt-get`或下载源码编译安装。 - Caffe：一个流行的深度学习框架，需遵循官方文档安装或使用包管理器安装。 - PyTorch：另一个流行的深度学习框架，安装方法类似Caffe。 5. 验证和配置：安装完成后，通过`nvidia-smi`命令检查GPU状态，`nvidia-settings`用于图形卡配置。 这个教程提供了一套详尽的指导，涵盖了从基础设置到高级框架安装的全过程，适用于对深度学习有需求的Ubuntu 16.04用户。如果你在安装过程中遇到问题，文档汇总的报错信息可以帮助你快速定位并解决问题。