[Linux操作系统]Ubuntu 深度学习环境配置全攻略|深度系统 ubuntu,Ubuntu 深度学习配置,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍如何在Ubuntu操作系统上配置深度学习环境。内容涵盖从系统安装到深度学习框架的搭建，以及常见问题的解决方法，为读者提供一条清晰的Ubuntu深度学习环境搭建路径。

本文目录导读：

系统准备
安装CUDA和cuDNN
安装深度学习框架
安装其他常用工具
配置环境变量

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为众多科研人员和开发者的研究热点，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，拥有强大的社区支持和丰富的软件资源，是深度学习研究的理想平台，本文将为您详细介绍如何在 Ubuntu 上配置深度学习环境，让您轻松上手深度学习项目。

系统准备

1、安装 Ubuntu

您需要安装 Ubuntu 操作系统，可以从 Ubuntu 官网下载最新版本的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 创造器制作启动盘，按照提示完成安装。

2、更新系统

安装完成后，打开终端，执行以下命令更新系统：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装CUDA和cuDNN

1、安装CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，是深度学习框架运行的基础，从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，然后执行以下命令安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

其中<versiOn> 和<arch> 分别代表 CUDA 版本和系统架构。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，可以加速深度学习模型的训练，从 NVIDIA 官网下载 cuDNN，然后解压到 CUDA 目录下：

tar -zxvf cudnn-<version>.tgz -C /usr/include

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开发的开源深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，从 TensorFlow 官网下载安装脚本，然后执行以下命令安装：

pip install --extra-index-url https://developer.download.microsoft.com/search?q=python%20wheel%20tensorflow
pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，具有动态计算图、易于调试等优点，从 PyTorch 官网下载安装脚本，然后执行以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

安装其他常用工具

1、安装 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款基于 Web 的交互式编程环境，可以方便地进行代码编写、调试和展示，执行以下命令安装：

pip install jupyter

2、安装 Matplotlib、Seaborn 等绘图库

绘图库可以帮助我们可视化数据和分析模型效果，执行以下命令安装：

pip install matplotlib seaborn

3、安装 OpenCV

OpenCV 是一款开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，执行以下命令安装：

pip install opencv-python

配置环境变量

为了方便使用深度学习框架和其他工具，我们需要将它们添加到系统环境变量中，打开终端，编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

执行source ~/.bashrc 命令使环境变量生效。

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 上配置深度学习环境，包括安装 CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及安装 Jupyter Notebook、Matplotlib、Seaborn 等常用工具，通过本文的介绍，您应该能够顺利地在 Ubuntu 上搭建深度学习环境，开始深度学习之旅。

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