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本文详细介绍了在Linux环境下安装和设置PyTorch的操作步骤，为需要在Linux系统中运行PyTorch的用户提供了完美指南。内容涵盖了安装Python、CUDA、相关依赖库以及验证安装的正确性，帮助用户在Linux系统中顺利运行PyTorch。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习的不断发展，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在各个领域都取得了显著的成果，在Linux环境下搭建PyTorch环境对于初学者来说，可能存在一定的难度，本文将详细介绍如何在Linux环境下设置PyTorch，助你轻松迈出深度学习的第一步。
安装Python和pip
在安装PyTorch之前，首先需要确保系统中已安装Python和pip，Python是PyTorch运行的基础，而pip则是Python的包管理工具，可以帮助我们轻松安装和管理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，请按照以下步骤进行安装。
2、安装Python：
在终端中输入以下命令：
sudo apt-get install python3
3、安装pip：
在终端中输入以下命令：
sudo apt-get install python3-pip
安装PyTorch
在安装PyTorch之前，需要根据你的需求和系统环境选择合适的安装方式，PyTorch提供了两种安装方式：CPU版本和GPU版本，如果你需要使用GPU加速，请确保你的系统已安装NVIDIA显卡驱动。
1、安装CPU版本：
在终端中输入以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio
2、安装GPU版本：
需要确定你的NVIDIA显卡驱动版本，在终端中输入以下命令：
nvidia-smi
根据显卡驱动版本选择合适的PyTorch版本，在终端中输入以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
环境配置
安装完PyTorch后，需要对环境进行一些配置，以确保PyTorch能正常运行。
1、配置环境变量：
在终端中输入以下命令：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
2、验证安装：
在终端中输入以下命令，如果输出结果正常，说明PyTorch已成功安装：
python3
import torch print(torch.__version__)
以下是本文的相关关键词：
PyTorch, Linux, 环境设置, 深度学习, Python, pip, CPU版本, GPU版本, NVIDIA显卡驱动, 环境变量, 配置, 安装指南, 开源框架, 人工智能, 终端, 命令, 版本检查, 包管理, 驱动版本, 环境验证, CUDA, 路径配置, LD_LIBRARY_PATH, bashrc,(torch.__version__), 安装方式, 加速, 显卡, 驱动, 系统环境, 需求, torch, torchvision, torchaudio, 稳定版本, 下载地址, 环境变量配置, 路径, 库文件, 运行结果, 成功安装, 指南, 初学者, 开发者, 研究者, 显著成果, 难度, 轻松迈出, 第一步
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PyTorch Linux环境设置：pytorch 环境搭建
