配置Ubuntu相关深度学习环境

##配置Ubuntu相关深度学习环境
在配置深度学习的时候，我们往往只配置一次，但是一旦出了问题，重新配置的时候总会出现很多问题。在此，总结了在服务器中配置相关环境中一些环节。希望能帮助到大家！

1. 准备ubuntu系统
2. 安装合适显卡驱动
3. 安装cuda和cudnn
4. 安装anaconda
5. 配置深度学习env

1、安装系统
2、安装合适的显卡驱动：
在我们跑代码的时候，出现torch.cuda.is_availble() == false。该问题出现的一种原因是驱动对应cuda版本低于我们安装的cuda版本，这时候我们需要更新驱动。当然刚开始安装驱动的步骤是一样的。
备注：最新版本的驱动最好，适用于当前所有版本的cuda。
2.1. 查看自己的显卡名称

~$ lspci | grep -i nvidia

2.2. 在nvidia官网下载驱动程序nvidia官网,

2.3. 卸载旧版本驱动，如果是新安装驱动，可以取消该操作
sudo apt-get purge nvidia*

禁止系统自带的nouveau驱动

#创建配置文件
sudo