深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座 深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：

---

1. 工厂的基础设施：Ubuntu

• 比喻：Ubuntu 是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。
• 作用：
  • 提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架。
  • 是工厂的基础，没有它，其他工具无法运行。
• 安装顺序：首先安装 Ubuntu，作为整个工厂的基础。

---

2. 工厂的电力系统：CUDA 驱动

• 比喻：CUDA 驱动是工厂的电力系统，为整个工厂提供能源。
• 作用：
  • 管理 GPU 硬件，为 GPU 计算提供底层支持。
  • 没有电力系统，工厂的机器（GPU）无法运转。
• 安装顺序：在 Ubuntu 上安装与 GPU 硬件兼容的 CUDA 驱动。

---

3. 工厂的机器设备：CUDA 和 cu