Ubuntu16.04上成功安装GPU版MindSpore1.0.1，我的深度学习之路因此更进一步
作为一名深度学习爱好者，我一直在探索各种新技术和工具。最近听闻华为开源了一个全栈AI框架——MindSpore，心中激动不已。于是，在经过反复思考和实践后，我终于成功地将它在我的Ubuntu16.04系统上安装好，并且还使用它完成了几个小项目。
第一说说MindSpore的特点。相较于其他AI框架，它有以下优势：
1、支持端到端训练
2、支持多种硬件设备
3、具有自主知识产权
4、易用性高等。
同时也要注意到，由于华为的参与以及其强大的生态系统支撑，在未来MindSpore很可能成为业界领袖之一。
接下来分享我的安装过程：
第一步：检查CUDA环境是否配置正确
由于我选择使用GPU版本的MindSpore进行开发，在安装前必须确认CUDA环境是否已经配置完毕并可正常运行。这里需要注意版本问题（建议使用10以上）并遵照NVIDIA官方文档进行操作。
第二步：下载和解压缩包
从MindSpore官网上下载GPU版本的压缩包，然后解压到指定目录。我这里选择了/home/mindspore/目录。
第三步：安装依赖项
在终端输入以下命令：
```
sudo apt-get install python3-dev python3-pip libopenblas-dev
pip3 install numpy==1.17.0 protobuf astunparse scipy
以上是必要的依赖项，如果您需要其他特殊模块，请自行添加。
第四步：设置环境变量
为了让MindSpore能够顺利运行，在系统中还需要额外设置几个环境变量。具体操作如下：
（1）打开~/.bashrc文件，在最后一行加入以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/home/mindspore/MindSpore/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=/home/mindspore/MindSpore:$PYTHONPATH
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin/
注：其中“/home/mindspore/MindSpore”应替换成实际存放路径。
（2）保存并退出编辑器，并执行以下命令更新环境变量：
source ~/.bashrc
至此，我们已经完成了整个安装过程！接下来可以通过使用MindSpore进行深度学习任务的探索和实践啦！
综上所述，作为一个初学者而言，我的心路历程可谓波折不断。但是在尝试多次失败和不断尝试之后，最终成功地将MindSpore安装到了自己的电脑上。在这个过程中，我对深度学习有了更深入的认识，并且也收获了很多成长和进步。
如果你也是一名深度学习爱好者，或者想要探索新技术和工具，请勇敢尝试吧！迎接挑战、超越自我，让我们共同见证AI时代的来临！
