上一篇我们介绍了Ubuntu系统针对前端开发必备的环境配置，这篇文章我们介绍python的开发环境。
最近我也在研究机器学习和深度学习，配置环境的时候踩了不少的坑，这篇总结写给想要再机器学习方面有探索的同学。
python环境
可以参考我另一篇文章 快速搭建python环境
pycharm安装
pycharm是python的开发IDE，这里介绍在Ubuntu上安装的方法
pycharm官网
选择Community的下载，完全够用且免费
下载下来后是一个压缩包，使用解压工具解压，移动到/opt/pycharm 文件夹中
然后执行
$ sh /opt/pycharm/bin/pycharm.sh
可以随便打开一个文件夹
如何放置到收藏栏呢？
点击 tools -> create desktop entry
然后在软件库中就有了这个图标，右键放置收藏栏，就可以了。
GPU
机器学习离不开gpu，而在Ubuntu系统上配置一块显卡，有以下一些工具要安装。
显卡驱动安装
$ ubuntu-drivers devices
这里选择 nvidia-driver-515 执行安装命令
$ sudo apt install nvidia-driver-515
重启后验证是否安装成功
$ nvidia-smi
显示驱动已经安装完成
cuda安装
cuda是可以调用显卡进行计算的接口工具包，一定要选择和所选驱动一致的大版本，不能高于驱动版本。以下是最新的对照表
从这里选择你需要的cuda版本
这里我选的cuda11.7 这里下载
选择你的系统版本，installer Type 选择 runfile
执行下面提示的命令
$ 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
这个文件比较大，耐心等待...
执行安装后会出现以下界面
输入 accept
这里将Driver选项去掉，因为刚才已经安装了driver
然后install
修改 .bashrc 文件
export LD_LIBRARY_PATH=
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7
验证是否安装成功
$ nvcc -V
显示上图中信息，说明cuda已经安装好了
pytorch环境安装
pytorch是当前比较流行的机器学习框架，这里介绍安装pytorch的方法
pytorch官网
选择和你系统相匹配的选项，如下图
因为我们上文已经安装过conda，所以这里可以选择conda安装
$ conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
耐心等待~~~
安装opencv
opencv也是我们在机器学习应用在计算机视觉时不可缺少的工具，这里采用pip安装
$ pip install opencv-python
尾声
以上是我在做机器学习环境准备积累的经验，希望能给后来者一些帮助。
