上一篇我們介紹了Ubuntu系統針對前端開發必備的環境配置，這篇文章我們介紹python的開發環境。
最近我也在研究機器學習和深度學習，配置環境的時候踩了不少的坑，這篇總結寫給想要再機器學習方面有探索的同學。
python環境
可以參考我另一篇文章 快速搭建python環境
pycharm安裝
pycharm是python的開發IDE，這里介紹在Ubuntu上安裝的方法
pycharm官網
選擇Community的下載，完全夠用且免費
下載下來后是一個壓縮包，使用解壓工具解壓，移動到/opt/pycharm 文件夾中
然后執行
$ sh /opt/pycharm/bin/pycharm.sh
可以隨便打開一個文件夾
如何放置到收藏欄呢？
點擊 tools -> create desktop entry
然后在軟件庫中就有了這個圖標，右鍵放置收藏欄，就可以了。
GPU
機器學習離不開gpu，而在Ubuntu系統上配置一塊顯卡，有以下一些工具要安裝。
顯卡驅動安裝
$ ubuntu-drivers devices
這里選擇 nvidia-driver-515 執行安裝命令
$ sudo apt install nvidia-driver-515
重啟后驗證是否安裝成功
$ nvidia-smi
顯示驅動已經安裝完成
cuda安裝
cuda是可以調用顯卡進行計算的接口工具包，一定要選擇和所選驅動一致的大版本，不能高于驅動版本。以下是最新的對照表
從這里選擇你需要的cuda版本
這里我選的cuda11.7 這里下載
選擇你的系統版本，installer Type 選擇 runfile
執行下面提示的命令
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
$ sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
這個文件比較大，耐心等待...
執行安裝后會出現以下界面
輸入 accept
這里將Driver選項去掉，因為剛才已經安裝了driver
然后install
修改 .bashrc 文件
export LD_LIBRARY_PATH=
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7
驗證是否安裝成功
$ nvcc -V
顯示上圖中信息，說明cuda已經安裝好了
pytorch環境安裝
pytorch是當前比較流行的機器學習框架，這里介紹安裝pytorch的方法
pytorch官網
選擇和你系統相匹配的選項，如下圖
因為我們上文已經安裝過conda，所以這里可以選擇conda安裝
$ conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
耐心等待~~~
安裝opencv
opencv也是我們在機器學習應用在計算機視覺時不可缺少的工具，這里采用pip安裝
$ pip install opencv-python
尾聲
以上是我在做機器學習環境準備積累的經驗，希望能給后來者一些幫助。
