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本文详细介绍了在Ubuntu 20操作系统下如何配置PyTorch环境。需要更新系统软件包，然后安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速。通过PyTorch的官方安装命令安装PyTorch及其依赖。验证安装是否成功。整个过程简洁明了，旨在帮助用户在Ubuntu下顺利搭建PyTorch环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习框架PyTorch因其动态计算图和易用性等优点，已经成为科研和工业界首选的深度学习工具之一，Ubuntu作为最流行的Linux发行版之一，其强大的性能和高度可定制性，使得众多开发者和研究人员选择在Ubuntu上配置PyTorch环境，本文将详细介绍在Ubuntu下配置PyTorch环境的步骤，以及可能遇到的问题和解决方案。
安装Ubuntu
你需要准备一台安装有Ubuntu的计算机，你可以从Ubuntu官网下载最新的Ubuntu镜像文件，然后使用镜像安装工具（如Rufus）将镜像烧录到USB闪存盘中，最后通过BIOS设置将计算机启动从USB设备启动，按照提示完成Ubuntu的安装。
安装PyTorch
1、在终端中更新软件包索引：
sudo apt update
2、安装编译PyTorch所需的依赖：
sudo apt install -y build-essential cmake
3、安装Python和pip：
sudo apt install python3 python3-pip
4、安装CUDA（如果需要使用GPU加速）：
你需要查看你的NVIDIA显卡支持的CUDA版本，你可以访问NVIDIA官网的CUDA Toolkit下载页面，找到与你显卡相匹配的CUDA版本，按照以下命令安装CUDA：
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
5、安装cuDNN（如果需要使用深度神经网络加速）：
你需要下载与你的CUDA版本相匹配的cuDNN文件，将下载的cuDNN文件解压并移动到/usr/include和/usr/local/cuda/lib64目录下：
sudo cp *.h /usr/include sudo cp *.so /usr/local/cuda/lib64
6、安装PyTorch：
访问PyTorch官网的Get Started页面，选择与你的Python版本和CUDA版本相匹配的PyTorch安装命令，对于大多数用户，使用pip安装PyTorch是最简单的方式，在终端中执行以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio
如果你需要使用GPU加速，还需要安装torchvision：
pip3 install torchvision
如果你需要使用CUDA 10.2，可以使用以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
验证安装
在终端中输入以下命令，检查PyTorch是否正确安装：
python3
在Python解释器中输入以下代码：
import torch print(torch.__version__)
如果输出PyTorch的版本号，说明安装成功。
可能遇到的问题及解决方案
1、权限问题：在安装PyTorch时，可能遇到权限问题，使用sudo命令以管理员权限执行安装命令即可解决。
2、编译错误：如果系统中没有安装编译PyTorch所需的依赖，可能会在安装过程中遇到编译错误，按照第二步的步骤安装缺失的依赖即可。
3、CUDA版本不兼容：如果安装的PyTorch版本与系统中安装的CUDA版本不兼容，可能会导致运行时错误，检查PyTorch和CUDA的版本匹配情况，如有需要，重新安装合适的CUDA版本。
4、缺少cuDNN文件：如果系统中缺少cuDNN文件，可能会导致无法使用GPU加速，按照第二步的步骤安装cuDNN。
5、网络连接问题：在安装PyTorch时，可能遇到网络连接问题，确保网络连接正常，或者尝试更换镜像源。
通过以上步骤，你应该已经成功在Ubuntu上配置了PyTorch环境，你可以开始使用PyTorch进行深度学习项目的开发了，祝你好运！
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置pycharm环境
