该资源主要涉及的是在Ubuntu操作系统上配置深度学习环境，特别是与GPU相关的工具和库的安装教程，包括使用Anaconda3管理Python环境、安装Caffe以及解决依赖问题。具体步骤如下：
1. 安装Anaconda3：
- 从官方网站下载Anaconda3的Linux版安装包。
- 在终端中使用bash命令来运行.sh安装文件。
- 配置Python版本，确保默认版本为Python3.6。通过`update-alternatives`命令进行设置。
- 添加Python路径到环境变量，以便全局使用。
2. 切换Python版本：
- 使用`update-alternatives`命令可以方便地在Python2和Python3之间切换。
- 输入`sudo update-alternatives --config python`可以选择系统默认的Python版本。
3. 更新环境变量：
- 如果安装Anaconda时未自动添加环境变量，需要手动编辑`/etc/profile`文件，将Anaconda的安装路径添加到PATH中。
- 修改文件后，需使用命令使环境变量设置立即生效，可以通过执行`source /etc/profile`来实现。
4. Ubuntu环境下安装Caffe（GPU版）：
- 这个过程通常涉及CUDA和cuDNN的安装，CUDA是NVIDIA提供的GPU计算平台，cuDNN是用于加速深度神经网络的库。
- 在Ubuntu 18.04中安装TensorFlow 1.7需要CUDA 9.0和cuDNN 7.0，可能需要处理依赖问题，如libculbas.so.9.0的缺失。
- Caffe的配置和构建可能需要安装其他依赖库，并且可能涉及到编译和链接选项的设置。
5. PyCharm的使用：
- PyCharm是常用的Python集成开发环境，可以用于编写、调试和运行Python代码，特别是在深度学习项目中。
- 安装好Caffe和相关环境后，可以在PyCharm中创建项目，使用Caffe库进行模型训练和测试。
总结来说，这个资源提供了一个详细的指南，帮助用户在Ubuntu 18.04系统上搭建包含Caffe、GPU支持、Python3.6和Anaconda3的深度学习环境。此外，还提到了如何解决像libculblas.so.9.0这类依赖库缺失的问题，这对于初学者和专业人士在配置环境中遇到类似问题时非常有用。
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