ubuntu18.04 + CUDA10.1 + caffe + pytorch 安装记录

ubuntu18.04 + CUDA10.1 + caffe + pytorch + pytohn3.6 + anaconda3

# 驱动、CUDA、cudnn的安装以及环境配置：
    1. 驱动的版本需要与显卡的型号以及操作系统对应（有多个版本选择的，一个不行就更换成另一个版本再尝试），对应CUDA安装版本要对应需要与ubuntu版本对应，cudnn安装版本要对应需要与CUDA版本对应，具体的可以参考这个链接。

    https://blog.csdn.net/qq_34067821/article/details/90710192

# caffe的安装总结：
    1. 所有的安装版本要对应
    > 比如ubuntu18或ubuntu17与之前的版本安装caffe的方式就有不同，(17版本之后的ubuntu只需要直接安装caffe就好了，不用修改那个配置文件，也不用make runtest那一大堆麻烦操作)具体见官网的描述，所以在安装CAFFE的时候采用的方式也不一样。
    对于Ubuntu（> = 17.04）安装预编译的Caffe，包括caffe本身在内的所有产品都包装在17.04及更高版本中。要安装预编译的Caffe包，只需执行此操作即可
    sudo apt install caffe-cuda
    sudo apt build-dep caffe-cuda  
    第二条命令需要你修改sources.list
    sudo vim /etc/apt/sources.list 然后把里面的deb-src的注释掉
    然后最难办caffe环境就装好了，可以进入python，import caffe 如果没有报错，证明，caffe环境配置成功
    具体的可以参考这个链接。
     https://blog.csdn.net/qq_40732093/article/details/92405896 
  
# pytorch的安装总结：
    1. 不要一直卡在一个人的教程上面思考，检查一下是否环境配置与他完全相同，换一个人的教程再来尝试，可能更有效果。
    最好选用pip的方式来安装whl的文件，之前参考另一种方式安装，下载速度很慢而且很容易中断。注意与anaconda的虚拟环境相对应。
    pip install torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 
    pip install torchvision
    这样就可以了，输入以下命令返回true安装成功。
    import torch as t
    print(t.cuda.is_available())
    具体的可以参考这个链接。
    https://blog.csdn.net/wuzhiwuweisun/article/details/82753403

最后：
    1. 所有都选用最早期的版本是你自己的冒险，但是其实都选择最新的版本才是真的冒险，网上教程很多都是老的版本，遇到的问题就不太一样。
    2. 一般遇到问题的时候，不要不断重来这个操作，检查一下自己的操作没有错误的时候，很有可能遇到的这个问题就是必经之路，再去搜索解决的办法就可以了。