❶ Ubuntu操作系統下安裝anaconda3.0+pytorch+cuda深度學習框架教程，以及安裝Nvidia驅動時的注意事項。
在Ubuntu環境下配置深度學習環境，尤其是安裝anaconda、pytorch、cuda以及Nvidia驅動，對於初學者來說是一個重要的步驟。本教程旨在提供一個詳細的指南，幫助入門者順利搭建深度學習開發環境，避免常見的問題。
首先，我們需要在Ubuntu系統中安裝並配置好開發環境。從終端開始，執行以下步驟：
1. 安裝Anaconda3.0
訪問Anaconda官網，下載適用於Linux的安裝包（通常為.sh文件），然後在終端中使用以下命令啟動安裝過程：
bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
按照提示操作，通常選擇默認路徑安裝，整個過程大約需要5分鍾。安裝完成後，通過以下命令激活Anaconda3.0環境：
source ./anaconda3/bin/activate
接著，我們可以通過Anaconda3管理工具安裝pytorch和cuda。
2. 安裝pytorch和cuda
訪問pytorch官網，選擇對應版本的安裝文件（確保與你的Nvidia顯卡型號和Ubuntu版本兼容），通常建議使用11.3或11.6的cuda版本，以避免與新顯卡（如30系）的兼容性問題。在終端中執行安裝命令，並按照提示操作，完成安裝。
使用以下命令驗證pytorch和cuda的安裝情況：
python3
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
確認是否成功安裝並獲取版本信息。
3. 配置pycharm和conda環境
pycharm是理想的Python集成開發環境，可以簡化代碼編寫和調試工作。在Ubuntu應用商店中直接安裝pycharm，然後創建項目時選擇conda環境，確保開發環境的配置符合要求。
在pycharm中輸入以下代碼，測試安裝是否成功：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
注意：如果cuda可用性顯示為false，可能是因為使用了虛擬機環境而非真實的Ubuntu系統，因此建議在本機安裝Ubuntu系統以避免此問題。
在Ubuntu中安裝Nvidia驅動時，需要手動配置，以避免與系統其他組件的沖突。以下是安裝步驟：
1. 關閉nouveau驅動
nouveau驅動與Nvidia驅動沖突，因此需要禁用它，確保Nvidia驅動可以正常運行。在終端中執行以下命令進行操作：
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
添加以下行以阻止載入nouveau驅動：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存並退出。再次運行nvidia-smi命令，確認nouveau驅動已禁用。
2. 安裝必備組件
根據網路環境選擇合適的Nvidia驅動版本進行下載。確保下載路徑快速穩定，以避免下載速度影響安裝過程。安裝驅動後，重啟計算機以使更改生效。
驗證Nvidia驅動是否安裝成功：
輸入以下命令查看顯卡詳細信息：
nvidia-smi
查找顯卡型號，如需獲取具體型號信息，可在終端中輸入：
lspci | grep -i vga
至此，Ubuntu環境下的深度學習開發環境配置完畢。遵循這些步驟，初學者可以有效搭建適合深度學習應用的開發環境。