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Element我用的平臺是Ubuntu 18.04.3 LTS，安裝Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 時跟原作用的指令不起作用，建議先用我的以下指令我已修改，不行可以試試原作的。
為方便日常的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)與測試，本人在自己筆記本上搭建一個深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)環(huán)境，便于學(xué)習(xí)AI使用。本人使用的筆記本配置是CPU為8代i5，顯卡為GTX1060，內(nèi)存為8G，基本上可滿足日常的AI研究與學(xué)習(xí)。下面將介紹基礎(chǔ)環(huán)境的搭建配置過程：
1、安裝Ubuntu 18.04
（1）安裝操作系統(tǒng)
從Ubuntu官網(wǎng)上下載最新的Ubuntu 18.04 LTS版本的IOS文件，然后使用Image Writer等工具，將IOS文件寫入到U盤里面。
重啟電腦，在BIOS里面設(shè)置第一啟動順序為U盤，保存啟動，進(jìn)入到Ubuntu操作系統(tǒng)的安裝界面，按照操作指引一步一步進(jìn)行安裝，安裝過程比較簡單，在此就不再贅述。
注意：由于本人筆記本上的內(nèi)存并不大（只有8G），為了滿足后續(xù)的模型訓(xùn)練需要，在安裝操作系統(tǒng)時，將交換區(qū)設(shè)置得大一些，例如8G或16G，以防模型訓(xùn)練時讀取大量樣本導(dǎo)致內(nèi)存溢出。當(dāng)然，能加內(nèi)存條那就更好，土豪請隨意。
（2）安裝顯卡驅(qū)動
安裝Ubuntu后默認(rèn)安裝的是開源版本的顯卡驅(qū)動，為了后續(xù)能夠在使用tensorflow-gpu時能更好地發(fā)揮GPU的性能，推薦安裝NVIDIA官方版本的驅(qū)動。
在Ubuntu里面，打開“軟件和更新”，點擊里面的“附加驅(qū)動”標(biāo)簽頁，選擇使用NVIDIA driver，然后點擊“應(yīng)用更改”進(jìn)行官方驅(qū)動的安裝，安裝后重啟電腦即可。
重啟電腦后，只要在電腦的設(shè)備信息里面看到“圖形”是顯示了GTX 1060，則說明NVIDIA官方顯卡驅(qū)動安裝成功了。
【注意】在安裝NVIDIA的官方驅(qū)動時，最初是在官網(wǎng)上下載Cuda、Cudnn安裝文件手動進(jìn)行安裝，安裝成功了，但卻無法加載驅(qū)動。后來通過在Ubuntu的“軟件和更新”安裝官方驅(qū)動，才順利解決，而且安裝也方便。
2、安裝Anaconda
由于后續(xù)在使用tensorflow建模時主要使用Python語言，因此，在這里選用了當(dāng)前非常流行的Python發(fā)行版本：Anaconda。Anaconda集成了大量的科學(xué)計算包，能根據(jù)需要自動下載安裝軟件包和相應(yīng)的依賴包（p.s.這也是比pip先進(jìn)之處，pip無法管理依賴包的問題）。另外，使用Anaconda還能創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這樣就能很方便地在同個電腦上使用Python 2.x、Python 3.x，tensorflow-cpu、tensorflow-gpu，相互之間不受影響，非常方便。
（1）下載從Anaconda官網(wǎng)（https://www./distribution/）上下載安裝包，選擇Linux系統(tǒng)，安裝基于Python 3.6版本 （2）安裝對下載的文件授予可執(zhí)行權(quán)限，然后進(jìn)行安裝 bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh （Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh已經(jīng)無法解壓安裝不知道為什么，新電腦改裝Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh） 當(dāng)詢問是否把Anaconda的bin添加到用戶的環(huán)境變量中，選擇yes 初始化conda環(huán)境，再重啟當(dāng)前shell
conda init 如果出現(xiàn)conda 找不到命令的情況，給linux配置下環(huán)境變量 1）修改.bashrc文件,這種方法更為安全，它可以把使用這些環(huán)境變量的權(quán)限控制到用戶級別,這里是針對某一個特定的用戶，如果需要給某個用戶權(quán)限，使用這些環(huán)境變量，只需要修改其個人用戶主目錄下的.bashrc文件就可以了。
sudo nano /root/.bashrc
最后面加上：export PATH="/Users/用戶名/anaconda3/bin:$PATH"
例如：
export PATH=/home/element/anaconda3/bin:$PATH
source /root/.bashrc
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
2)修改/etc/profile文件
推薦使用這種方法，因為所有用戶的shell都有權(quán)使用這些環(huán)境變量，缺點是可能會給系統(tǒng)帶來安全性問題。 這里是針對所有的用戶的,所有的shell;
sudo nano /etc/profile
export PATH="/Users/用戶名/anaconda3/bin:$PATH"
source命令使修改立刻生效：
source /etc/profile
再關(guān)閉終端重開就可以了
更多操作參考：http://www.qqstock.cn/showweb/0/0/879075930.aspx
（3）配置conda國內(nèi)鏡像源為了提升conda的安裝軟件包時的下載速度，建議對conda配置國內(nèi)的鏡像源（清華大學(xué)conda鏡像源），配置方式如下： conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes 如果要切回默認(rèn)源，則執(zhí)行 conda config –remove -key channels 【注意】網(wǎng)上很多配置conda國內(nèi)鏡像源的教程都只寫著只配置清華大學(xué)conda的free鏡像（https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/），但該源的很多軟件包并不是最新版本，為了能更新最新版本，再指定一個清華大學(xué)conda的main鏡像（https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/），這樣就能安裝、更新最新版本的軟件了。
（4）創(chuàng)建虛擬環(huán)境
使用conda create命令創(chuàng)建虛擬環(huán)境到指定路徑，并指定Python版本，同時可以將需要一起安裝的包也一起指定。下面創(chuàng)建一個名為tensorflow的虛擬環(huán)境，指定使用Python 3.6版本，并在虛擬環(huán)境中安裝numpy、scipy、matplotlib、jupyter等軟件包，命令如下：
conda create --name tensorflow python=3.6 numpy scipy matplotlib jupyter 其中-n指定虛擬環(huán)境的名稱
默認(rèn)安裝的路徑位于anaconda安裝目錄下的envs文件夾里面，也可以使用—prefix參數(shù)來重新指定虛擬環(huán)境路徑 如果要創(chuàng)建第二個虛擬環(huán)境，只需使用不同的名稱即可，如果創(chuàng)建一個名為tensorflow2，指定使用Python 2.7版本，則命令如下： conda create --name tensorflow2 python=2.7 如果要查看有哪些虛擬環(huán)境，則執(zhí)行以下命令： conda info -e
移除環(huán)境的話，則執(zhí)行以下命令：
conda remove -n tensorflow2 --all 【注意】如果在創(chuàng)建conda虛擬環(huán)境時沒有指定python的版本，則默認(rèn)是使用anaconda安裝目錄下bin中的python版本。為了實現(xiàn)虛擬環(huán)境的隔離，必須指定python版本
（5）激活虛擬環(huán)境
創(chuàng)建好conda虛擬環(huán)境后，在使用之前必須先進(jìn)行激活。下面激活剛創(chuàng)建的tensorflow虛擬環(huán)境，命令如下：
conda activate tensorflow 如果要注銷退出當(dāng)前的虛擬環(huán)境，則執(zhí)行命令： conda deactivate tensorflow 非常方便，具體的更多anaconda 介紹、安裝、配置查看以下連接 http://www.qqstock.cn/showweb/0/0/878754878.aspx3、安裝tensorflow-gpu
為了提升AI模型的訓(xùn)練效率，安裝使用tensorflow-gpu進(jìn)行模型訓(xùn)練。
激活進(jìn)入剛才創(chuàng)建的tensorflow的conda虛擬環(huán)境
conda activate tensorflow 然后使用以下命令安裝tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu conda將會檢測tensorflow-gpu的最新版本以及相關(guān)的依賴包，包括調(diào)用NVIDIA顯卡所需要的Cuda、Cudnn等依賴環(huán)境，都會自動按順序進(jìn)行安裝，非常方便吧。
如果需要升級tensorflow-gpu的版本，則執(zhí)行以下命令進(jìn)行更新 conda upgrade tensorflow-gpu 注意：并不是所有軟件包都能直接安裝，有一些需要指定安裝源，例如做AI中經(jīng)常會用到的OpenCV便是無法直接安裝的，需要指定安裝源，命令如下： conda install --channel https://conda./menpo opencv3 4、安裝PyCharm
PyCharm是一個優(yōu)秀的Python開發(fā)IDE環(huán)境，特別是還提供了社區(qū)版可以免費使用，業(yè)界良心啊！
（1）安裝PyCharm
在Ubuntu里面安裝PyCharm非常簡單，在Ubuntu軟件商城里面搜索“pycharm”，然后選擇社區(qū)版“PyCharm CE”進(jìn)行安裝即可，非常方便。
（2）在PyCharm中使用conda虛擬環(huán)境
為了能夠在PyCharm中使用我們自己創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境，需要進(jìn)行下配置。在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加剛才創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境的目錄下所在的Python 3.6程序，應(yīng)用之后就可以使用我們自己使用的虛擬環(huán)境了，如下圖所示：
至此，“AI實戰(zhàn)”的基礎(chǔ)環(huán)境搭建就已全部配置完成了。
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