1.安装Ubuntu18.04系统
1.1 下载Ubuntu18.04LTS的iso文件，准备一个空U盘，下载UltraISO软件；
1.2 利用UltraISO制作Ubuntu的启动盘，具体安装过程，参考链接：
使用UltraISO制作ubuntu安装u盘启动盘图文教程（转）_weixin_40554881的博客-CSDN博客blog.csdn.net
1.3 重启电脑，进入bios设置U盘启动，进入ubuntu安装流程，按部就班即可，不做过多z赘述。需要注意的是，在有一步过程中会提示你需不需清除磁盘中所有数据。安装过程可以参考：https://jingyan.baidu.com/article/3c343ff7d596480d3779630f.html
2.安装NVIDIA驱动
Ubuntu安装显卡驱动有多种方法，我这里仅推荐以下方法。驱动版本号可能不是最新，但简单方便、快捷稳定，主要是稳定。
打开软件和更新，选择最佳服务器，我选择的是清华源，下图是盗图。
打开终端输入sudo apt-get update更新源；选择附加驱动为NVIDIA driver metapackage的最新版（这里根据你的需要选择NVIDIA驱动版本），应用更改。
安装了NVIDIA驱动后，重启电脑，终端输入：nvidia-smi，可查看安装的驱动信息，如下：
上图中提示：CUDA Version 10.2，事实上这个时候并没有安装cuda，终端输入：nvcc -V，可以看出提示你没有nvcc，根据提示，终端输入： sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit，再次输入：nvcc -V，可以查到cuda的版本。但是我们可能根据自己的需求，比如tensorflow-gpu对cuda版本的需求重新暗转别的版本的cuda。
3.cuda和cudnn安装
cuda版本对NVIDA驱动版本的需求，建议参考官网：CUDA Toolkit Documentation。tensorflow-gpu对cuda,cudnn版本，参考网站：从源代码构建 | TensorFlow
查好了cuda和cudnn版本后就去NVIDIA官网下载，
cuda官网：CUDA Toolkit Archive，这里要选择你需要的版本，我选择了10.2版本。
下载和安装是在终端输入：
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
安装gnauh'zna过程中需要注意的是，安装过程中不要选择安装驱动，如下图。
配置cuda环境变量
打开终端输入sudo gedit ~/.bashrc，在文件最后一行添加：
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda10.2/lib64
保存，输入source ~/.bashrc使配置生效。输入nvcc -V查看CUDA版本。这个时候发现已经是我们想要的cuda版本。
NVIDIA官网cuDNN下载地址（需要登陆）https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,根据需求下载，我下载了10.2版本的，注意有两个文件，都要下载。
cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
下载完成后，在下载目录打开终端输入：
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
安装cuDNN。
4.opencv安装
opencv源码安装后，ubuntu系统在登陆界面无限循环，所以换了pip安装。
pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
参考：https://www.cnblogs.com/thewaytotheway/p/12847260.html
5.anaconda安装及tensorflow-gpu安装
下载anaconda,网址：Index of /anaconda/archive/
终端输入：sudo bash 安装包.sh
tensorflow-gpu安装过程偷个懒，参照B站视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt?from=search&seid=12918856654807909692
至此，深度学习的部分环境就配置完了，可根据自身需求安装别的软件。
如有问题，请指出。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/3793.html
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