好的，我们开始吧。首先，你需要一个安装了Ubuntu 20.04的系统，然后根据你的硬件配置，选择适合你的深度学习框架，例如TensorFlow或者PyTorch。这里我们以安装CUDA、cuDNN、TensorFlow和PyTorch为例，介绍在Ubuntu 20.04上配置深度学习环境的步骤。
首先，你需要安装NVIDIA的驱动和CUDA。在安装之前，你可以先检查你的NVIDIA显卡型号和支持的CUDA版本。以下是安装的步骤：
- 打开终端，更新你的系统：
sudo apt update
sudo apt upgrade- 安装NVIDIA驱动：
sudo ubuntu-drivers autoinstall然后重启你的计算机。
- 安装CUDA Toolkit，这里以CUDA 11.0为例：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda然后在你的 .bashrc文件中添加CUDA到你的路径：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc然后你可以通过 nvcc --version来检查CUDA是否安装成功。
接下来，你需要安装cuDNN。首先，你需要从NVIDIA的官网下载适合你CUDA版本的cuDNN。然后你可以解压并安装：
tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*然后，你可以安装你的深度学习框架。这里以TensorFlow和PyTorch为例：
- 安装TensorFlow，这里以TensorFlow 2.3为例：
pip install tensorflow==2.3.0你可以通过 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"来测试TensorFlow是否安装成功。
- 安装PyTorch，这里以PyTorch 1.6为例：
pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0你可以通过 python -c "import torch; print(torch.rand(5, 3))"来测试PyTorch是否安装成功。
以上就是在Ubuntu 20.04上配置深度学习环境的步骤。这个过程可能会有些复杂，但只要按照步骤来，应该不会有太大问题。如果你在安装过程中遇到问题，你可以查看官方文档，或者在网上搜索解决方案。希望这个指南对你有所帮助。
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