Ubuntu18 系統下深度學習環境配置
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1、顯示卡驅動+cuda11.1+cudnn8.0.4
此部分按照部落格：https://blog.csdn.net/weixin_43269994/article/details/109030404 安裝，驗證有效。
【刪除cuda】
在命令列中輸入以下，刪除已安裝cuda：
sudo apt-get remove cuda
sudo apt --purge remove "*cublas*" "cuda*"
sudo apt-get autoclean
sudo apt-get remove cuda*【安裝cuda】
命令列輸入（紫色部分）：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin#這一行下載cuda，對應1804版本，若報錯，也可直接在網站上輸入網址同樣可以下載。
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
#將下載的cuda檔案移動到新地址。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-1- local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb#下載cuda-repo-ubuntu1804-11-1- local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb。
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-1-local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb#安裝
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-1-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda
【設定環境變數】
新增路徑。
sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}使環境變數生效：
source ~/.bashrc驗證結果：
nvcc -V如果出現nvcc版本號，說明安裝成功。
【CUDNN安裝】
進入：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下載“cuDNN Library for Linux”，下載完成後解壓tgz檔案，得到一個cuda資料夾：cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz。
tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz然後複製檔案：（注意：部落格原文錯誤部分，在此處更正）
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*安裝結果驗證：
cat /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2注意：我們之前所有配置的cuda環境都是在資料夾cuda-11.1中，結果如下：
2、Anaconda安裝
Linux下安裝anaconda和pytorch參考部落格：https://blog.csdn.net/hktxt/article/details/82111203
注意：選擇anaconda的版本和python版本對應。我的版本檢視到用的python3版本是3.6.9，對應anaconda版本為anaconda3-5.2.0。在國內的映象站點下載到對應版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
（Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh）
執行以下命令進行安裝，然後一路到底：
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh安裝完anaconda後會建議安裝vscode，我在這裡遇到提示網路連結問題，可能是源的問題，這裡不重要，可採取其他方式安裝或者不安裝。
則安裝完成，輸入以下更新系統變數：
sudo gedit ~/.bashr可見環境變數末尾添加了：
若沒有則手動新增。
3、Anaconda配置
【建立虛擬環境】
為pytorch建立一個虛擬環境，這是推薦的做法，這樣在建立其他環境如tensorflow時，就不會互相沖突。在終端輸入：
conda create -n pytorch python=3.6這就建立了一個名為pytorch，python版本為3.6的虛擬環境。於是我們可以把Pytorch安裝在這個環境下面。首先我們啟用這個環境：source activate pytorch
source activate pytorch啟用後，會看到前面會顯示（pytorch）：
【安裝pytorch】
在https://pytorch.org/ 官網，根據版本選擇，生成終端安裝命令。
一路安裝就好。
注意是在（名為pytorch）的環境下安裝。中途有遇到兩次http問題，導致跑到一半丟失的情況，因此重新安裝可以改善。
安裝完成。
在（pytorch）環境下（若沒進入環境需要按照之前說明啟用環境），進入python：
python執行：
import torch 沒報錯說明成功，退出環境記得關閉python：
exit()退出環境：
source deactivate【安裝opencv-python庫】
這裡用到的方法是在環境下運：
pip install opencv-contrib-python【安裝 pandas庫等】
將工程程式碼放入到pycharm中後，發現報錯沒裝pandas庫，搜一下就知道了，注意安裝在執行環境下。
【其他】
*Anaconda操作說明:https://blog.csdn.net/lushuangning/article/details/110817844
可以conda list檢視已安裝的庫
4、安裝 pycharm
Pycharm是一個ide，推薦安裝專業版，而非免費的社群版，因為專業版可以ssh連遠端等附加功能。
安裝pycharm後，使用時記得設定執行環境，此處不贅述。