Ubuntu18.04关于deep learnig环境的安装总结（原创）

关于deep learning的学习 ，我们需要安装一些软件、框架等来搭建环境，本人在安装这些东西时，遇到各种坑，问题，bug。
网上的教程都鱼龙混杂，良莠不齐。在这里，博主把自己安装成功的教程链接（大家还是得注意版本问题）做了一个汇总，希望能给诸位节省不少时间。

一、概括

1、python （ubuntu有自带的python，不用安装）
2、pycharm(编译软件，功能比较齐全，建议使用)
3、sklearn(机器学习的库)
4、pytorch(一个库，用来搭建deep learning的框架)
5，Nvidia+cuda+cudnn (一种由NVIDIA推出的架构，可以用来在GPU上加速计算)

二、pycharm安装

1、pycharm有专业版和社区版（免费），建议使用社区版
（专业版:1、**过程很麻烦 2、**了之后也不稳定，经常会卡死 3、社区版足够满足我们的需求））
2、pycharm可以直接去官网下载包，然后解压到你需要的文件夹
3、进入文件夹pycharm-community-2019.1.1（你解压的文件夹）下的目录bin
4、在bin目录下打开termial，输入sh pycharm.sh 即可打开pycharm了


运行pycharm.sh

sudo sh pycharm.sh

5、关于pycharm的设置和基础用法 可以去b站上看
（主要就是interpreter设置问题，file->settings->Project:XXX->Project Interpreter->选择你基于什么python版本来的）

三、sklearn安装
1、记得安装时和python的版本对应上，python3和python2的安装代码完全不一样
2、如果嫌速度慢，可以将pip apt-get等下载源改为清华的链接
3、官网的安装教程有坑！，我自己总结的一个基于python2的sklearn安装教程找不到了（也懒的重做了），大家有问题直接问本人。

四、pytorch安装
1、对着官方给的教程 一个命令就可以解决了

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

五、Nvidia+cuda+cudnn
1、https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566 （良心贴，经实测可行）
2、大家如果跟着Nvidia官网的程序走（有坑！），可能会遇到一些问题（上面的良心贴可以解决下面的三个问题）
1、安装Nvidia驱动时报错，因为Ubuntu自带了驱动，所以得先卸载掉原来自带的驱动
2、安装cuda时需要关闭图形化界面
3、安装cudnn时，可能会出现库缺失错误（/usr/bin/ld: cannot find -lcublas）
3、安装nvidia驱动时，按步骤一步步执行，使用apt方法安装，会下载90M驱动包。每步一定要执行，重启都别跳过，不然会出现很多麻烦
4、大家可以输入代码测试一下NVIDIA驱动是否安装好了

sudo nvidia-smi
sudo nvidia-settings