深度学习软件安装&搭建环境过程ubuntu+cuda+cudnn+anaconda+tensorflow+pycharm+tensorboard

1.ubuntu

首先电脑系统最好是ubuntu系统（因为很多代码都要求在ubuntu系统下运行）
安装可以参考：
ubuntu镜像源
ubuntu系统盘制作
ubuntu系统安装
自己安装的过程

然后你可以先了解一下ubuntu的基本操作，然后再进行环境搭建 ，有助于理解。
不看也可以，就照着搭建环境也不会有什么问题，但是估计完全不理解，出现一点点错误可能解决起来有些麻烦。

2.驱动+cuda+cudnn

安装好系统开始环境搭建，首先如果电脑是带有独立的GPU，需要安装驱动以及cuda和CUDNN。
有的硬件接在电脑上是无法识别的，电脑不知道他是什么，驱动可以告诉他，这是显卡，这是摄像头…
cuda和CUDNN这两个是用来深度学习加速计算的。
可以参考：（我在搭建这部分的时候主要参考以下两个博客进行安装的，第三个是自己简单记录了一下自己的安装过程）
Ubuntu16.04 RTX2080 安装NVIDIA驱动+cuda10.0+cudnn7.3.1
辅助参考
自己安装过程

3.anaconda

接下来就该安装anaconda了，anaconda其实就是用来管理环境的，python2和python3这两个版本不兼容，有的代码要使用python2，有的要使用python3。你使用python2的时候就需要卸载python3，使用python3的时候就要卸载python2，再重新下载python3，这样太麻烦了，所以有了anaconda进行环境管理。
比如说你看到的代码要求环境是python3.6+tensorflow1.8，那么你就可以在anaconda下创建一个新的环境python3.6，然后在这个环境下，下载tensorflow1.8，就可以在这个环境下运行你的代码了。
再比如你看到的代码要求环境是python2.0+tensorflow1.0，那么你就可以在anaconda下创建一个新的环境python2.0，然后在这个环境下，下载tensorflow1.0，就可以在这个环境下运行你的代码了。
anaconda的文件下有一个名字为env的文件夹，这个文件下就是你创建的所有环境。

anaconda下几句基本的操作：（不用操作，有需要的时候在进行操作,我只是介绍一下）
conda list：查看当前环境下所有的包，比如，如果你在这个环境下安装了tensorflow，那么你可以看到tensorflow的包
conda create -n py35 python=3.5：创建了一个新的环境，名字为：py35，实际创建的是python=3.5。为了验证，你可以去anaconda的文件下的env文件下看看是否出现了py35这个文件夹。
conda install tensorflow：在某个环境下安装tensorflow
source activate py35：激活新的环境，其实就是选择进入到某个环境下
conda uninstall tensorflow：在某个环境下卸载tensorflow

安装anaconda参考 （只看到第一步就可以了）

4.tensorflow

然后就是在anaconda下安装某个深度学习网络的框架了，可以安装tensorflow，也可以安装pytorch，或者其他的什么框架。
本人安装的是tensorflow的gpu版本，所以可以选择进入某个环境，然后输入：conda install tensorflow-gpu
验证tensorflow是否安装成功：
打开终端
输入：python 回车
输入：import tensorflow as tf 回车
没有显示任何信息，说明安装成功。

5.pycharm

其实现在你就可以通过终端运行.py的脚本文件，运行你所有的代码了，但是不方便调试。所以可以考虑一个可视化的软件pycharm，方便你进行代码的调试以及修改等。
安装参考：这篇博客 【但是注意：看下面】
在这篇博客第三步，3.安装，的时候激活码，博主说过期了，然后博主使用了破解版。但是本人在安装的时候破解版也不好用了，所以我直接从淘宝上买了pycharm的激活码，5元。。。然后就没有使用破解版。也就是说第三步，输入的激活码我是从淘宝直接买了，没有再进行后续的操作。
pycharm的一些基本操作：
PyCharm的配置(背景颜色+字体大小+行号+解释器选择等)
PyCharm运行按钮试试灰色的
最最最重要的是环境配置，刚才介绍anaconda的时候说了，你可以搭建各种各样的环境，运行某个项目的时候总是要使用某个环境的，那么如何在pycharm下引入anaconda的某个环境呢，可以参考：这篇博客

如果想验证mnist数据集，【注意自己挑选环境啊】看一下在终端中如何运行代码，通过脚本文件如何运行代码，通过pycharm又如何运行代码，可以参考：这篇博客

6.tensorboard

后来发现观察代码运行时需要查看损失函数曲线，所以又安装了tensorboard，参考： 这篇博客