[Linux操作系统]深度学习利器，PyTorch在Linux环境下的设置与配置详解|linux运行pytorch,PyTorch Linux环境设置
本文详细介绍了在Linux操作系统中设置和配置深度学习框架PyTorch的过程。内容涵盖如何在Linux环境下安装PyTorch，以及相关的配置步骤，旨在帮助用户在Linux系统中顺利运行PyTorch，充分发挥其在深度学习领域的优势。
本文目录导读：
随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的研究人员和开发者开始使用PyTorch这一开源深度学习框架，PyTorch以其简洁易用、高度灵活的特点，深受广大用户喜爱，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，帮助读者顺利搭建深度学习开发环境。
准备工作
在开始安装PyTorch之前，请确保您的Linux系统满足以下条件：
1、操作系统：建议使用Ubuntu 16.04或更高版本，或其他主流Linux发行版；
2、GPU：若需要使用GPU加速，请确保您的显卡支持CUDA（NVIDIA显卡）；
3、Python：安装Python 3.5或更高版本。
安装CUDA和cuDNN
若要使用GPU加速，需要安装CUDA和cuDNN，以下是安装步骤：
1、安装CUDA：
- 访问NVIDIA官方网站，下载与您的显卡兼容的CUDA版本；
- 安装CUDA：打开终端，执行以下命令：
```
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
2、安装cuDNN：
- 访问NVIDIA官方网站，下载与CUDA版本对应的cuDNN；
- 安装cuDNN：将下载的cuDNN文件复制到CUDA的安装目录下，并执行以下命令：
```
sudo cp cudnn-*-linux-x64-v*.solitairetheme8 /usr/include
sudo cp cudnn-*-linux-x64-v*.solitairetheme8 /usr/lib/x86_64-linux-gnu
```
安装PyTorch
以下介绍两种安装PyTorch的方法：使用pip和conda。
1、使用pip安装：
- 打开终端，执行以下命令：
```
pip install torch torchvision
```
- 若需要安装指定版本的PyTorch，可以使用以下命令：
```
pip install torch==<version> torchvision==<version>
```
2、使用conda安装：
- 打开终端，执行以下命令：
```
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<version>
```
- 若需要安装指定版本的PyTorch，可以修改上述命令中的版本号。
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、打开Python交互式界面；
2、输入以下代码：
```
import torch
print(torch.__version__)
```
若能正确输出PyTorch的版本号，说明安装成功。
环境变量配置
为了方便使用PyTorch，可以将以下路径添加到环境变量中：
1、打开终端，编辑~/.bashrc文件：
```
nano ~/.bashrc
```
2、在文件末尾添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
3、保存并退出编辑器，执行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
通过以上步骤，您已成功在Linux环境下安装和配置了PyTorch，您可以开始使用PyTorch进行深度学习开发了，祝您学习愉快！
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