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本文详细介绍了在Linux环境下设置PyTorch开发环境的步骤，包括GPU的支持。通过手把手的教学，帮助读者在Linux操作系统上成功安装和配置PyTorch，为深度学习开发提供了坚实的基础。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习的快速发展，PyTorch这一开源深度学习框架受到了越来越多研究者和开发者的喜爱，由于其易用性和高效性，PyTorch在学术和工业界都有着广泛的应用，在Linux环境下搭建PyTorch开发环境对于初学者来说，可能存在一定的难度，本文将手把手教你如何在Linux环境下设置PyTorch开发环境，让你轻松上手深度学习之旅。
安装Python和pip
在开始安装PyTorch之前，首先需要确保你的Linux系统中已安装Python和pip，Python是PyTorch的基础，而pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。
1、检查Python版本：
在终端中输入以下命令，查看Python版本：
python --version
如果系统已安装Python，将会显示Python的版本信息，如果没有安装，请按照以下步骤进行安装。
2、安装Python：
打开终端，输入以下命令安装Python：
sudo apt-get install python3
3、安装pip：
在终端中输入以下命令，安装pip：
sudo apt-get install python3-pip
安装CUDA和cuDNN
如果你的计算机配备了NVIDIA显卡，并且想要利用显卡加速计算，那么需要安装CUDA和cuDNN。
1、安装CUDA：
需要查看显卡驱动版本，确保CUDA版本与之兼容，在终端中输入以下命令，查看显卡驱动版本：
nvidia-smi
根据显卡驱动版本，前往NVIDIA官网下载相应版本的CUDA Toolkit，在终端中输入以下命令，安装CUDA：
sudo apt-get install cuda
2、安装cuDNN：
前往NVIDIA官网下载与CUDA版本对应的cuDNN，下载完成后，解压并复制到CUDA的安装目录下。
安装PyTorch
在安装好Python、pip、CUDA和cuDNN之后，接下来就可以安装PyTorch了。
1、选择合适的PyTorch版本：
根据你的系统和需求，前往PyTorch官网选择合适的安装命令，以下是几种常见的安装方式：
- CPU版本：
pip install torch torchvision torchaudio
- GPU版本（根据CUDA版本选择）：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2、安装PyTorch：
在终端中输入以上命令，安装PyTorch及其依赖包。
验证安装
安装完成后，可以通过以下方式验证PyTorch是否安装成功：
1、在终端中输入Python：
python
2、在Python环境中输入以下代码：
import torch print(torch.__version__)
如果输出PyTorch的版本信息，说明安装成功。
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PyTorch Linux环境设置：linuxpython设置环境变量
