❶ Ubuntu操作系统下安装anaconda3.0+pytorch+cuda深度学习框架教程，以及安装Nvidia驱动时的注意事项。
在Ubuntu环境下配置深度学习环境，尤其是安装anaconda、pytorch、cuda以及Nvidia驱动，对于初学者来说是一个重要的步骤。本教程旨在提供一个详细的指南，帮助入门者顺利搭建深度学习开发环境，避免常见的问题。
首先，我们需要在Ubuntu系统中安装并配置好开发环境。从终端开始，执行以下步骤：
1. 安装Anaconda3.0
访问Anaconda官网，下载适用于Linux的安装包（通常为.sh文件），然后在终端中使用以下命令启动安装过程：
bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
按照提示操作，通常选择默认路径安装，整个过程大约需要5分钟。安装完成后，通过以下命令激活Anaconda3.0环境：
source ./anaconda3/bin/activate
接着，我们可以通过Anaconda3管理工具安装pytorch和cuda。
2. 安装pytorch和cuda
访问pytorch官网，选择对应版本的安装文件（确保与你的Nvidia显卡型号和Ubuntu版本兼容），通常建议使用11.3或11.6的cuda版本，以避免与新显卡（如30系）的兼容性问题。在终端中执行安装命令，并按照提示操作，完成安装。
使用以下命令验证pytorch和cuda的安装情况：
python3
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
确认是否成功安装并获取版本信息。
3. 配置pycharm和conda环境
pycharm是理想的Python集成开发环境，可以简化代码编写和调试工作。在Ubuntu应用商店中直接安装pycharm，然后创建项目时选择conda环境，确保开发环境的配置符合要求。
在pycharm中输入以下代码，测试安装是否成功：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
注意：如果cuda可用性显示为false，可能是因为使用了虚拟机环境而非真实的Ubuntu系统，因此建议在本机安装Ubuntu系统以避免此问题。
在Ubuntu中安装Nvidia驱动时，需要手动配置，以避免与系统其他组件的冲突。以下是安装步骤：
1. 关闭nouveau驱动
nouveau驱动与Nvidia驱动冲突，因此需要禁用它，确保Nvidia驱动可以正常运行。在终端中执行以下命令进行操作：
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
添加以下行以阻止加载nouveau驱动：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存并退出。再次运行nvidia-smi命令，确认nouveau驱动已禁用。
2. 安装必备组件
根据网络环境选择合适的Nvidia驱动版本进行下载。确保下载路径快速稳定，以避免下载速度影响安装过程。安装驱动后，重启计算机以使更改生效。
验证Nvidia驱动是否安装成功：
输入以下命令查看显卡详细信息：
nvidia-smi
查找显卡型号，如需获取具体型号信息，可在终端中输入：
lspci | grep -i vga
至此，Ubuntu环境下的深度学习开发环境配置完毕。遵循这些步骤，初学者可以有效搭建适合深度学习应用的开发环境。