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这是一份关于在Linux环境下完美设置PyTorch的指南。内容详细介绍了如何在Linux系统中运行PyTorch，以及PyTorch Linux环境设置的相关步骤，帮助用户顺利搭建适用于深度学习的开发环境。
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青睐，由于其高度灵活、易于上手的特点，PyTorch在学术界和工业界都有着广泛的应用，在Linux环境下安装和配置PyTorch并非一件易事，本文将详细介绍如何在Linux环境下设置PyTorch，助您顺利搭建深度学习开发环境。
安装Python和pip
在开始安装PyTorch之前，首先需要确保系统中已安装Python和pip，Python是一种广泛使用的高级编程语言，而pip是Python的包管理工具，可以帮助我们轻松地安装和管理Python包。
1、检查Python版本：
打开终端，输入以下命令：
python --version
如果已安装Python，系统会显示当前Python的版本，如果没有安装，请先安装Python。
2、安装pip：
在终端中输入以下命令：
sudo apt-get install python3-pip
安装CUDA和cuDNN
PyTorch支持GPU加速，要使用GPU加速，需要安装CUDA和cuDNN。
1、安装CUDA：
检查显卡驱动是否支持CUDA，在终端中输入以下命令：
nvidia-smi
如果驱动支持CUDA，会显示CUDA的版本信息，根据显卡型号和CUDA版本，前往NVIDIA官网下载相应的CUDA Toolkit。
下载完成后，解压安装包，然后在终端中进入解压后的文件夹，运行以下命令安装CUDA：
sudo ./cuda_x.x.x_linux.run
2、安装cuDNN：
前往NVIDIA官网下载与CUDA版本相对应的cuDNN，下载完成后，解压安装包，将解压出的文件复制到CUDA Toolkit的相应目录下：
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
安装PyTorch
在安装CUDA和cuDNN后，我们可以开始安装PyTorch。
1、选择合适的PyTorch版本：
根据系统和CUDA版本，前往PyTorch官网选择合适的安装命令，对于CUDA 10.0，可以使用以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu100
2、验证安装：
安装完成后，在终端中输入Python，然后输入以下代码验证PyTorch是否安装成功：
import torch print(torch.__version__)
如果输出PyTorch的版本信息，说明安装成功。
环境变量配置
为了方便使用PyTorch，我们需要配置环境变量。
1、修改~/.bashrc文件：
在终端中输入以下命令：
nano ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器。
2、使环境变量生效：
在终端中输入以下命令：
source ~/.bashrc
至此，PyTorch在Linux环境下的设置就完成了，您可以开始使用PyTorch进行深度学习的研究和开发，以下是本文的相关关键词：
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PyTorch Linux环境设置：配置pytorch环境
