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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统下配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及如何通过pip或conda命令安装PyTorch。通过本文的指导，用户可轻松搭建适用于深度学习的PyTorch开发环境。
本文目录导读：
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的框架，它以其灵活性和易用性著称，在Ubuntu系统上配置PyTorch环境，虽然过程相对简单，但也有一些需要注意的细节，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下安装和配置PyTorch环境。
系统准备
确保你的Ubuntu系统版本至少为18.04，这是安装PyTorch的基础要求，如果系统版本较低，建议升级到更高版本。
1、更新系统包
打开终端，执行以下命令更新系统包：
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装CUDA（可选）
如果你的机器配备了NVIDIA GPU，并且希望使用GPU加速，那么需要安装CUDA，安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<version>
```
替换<version>为当前最新的NVIDIA驱动版本。
安装CUDA：
```bash
sudo apt install cuda
```
安装PyTorch
1、使用pip安装
在安装PyTorch之前，确保已经安装了Python和pip，可以使用以下命令安装pip：
```bash
sudo apt install python3-pip
```
使用pip命令安装PyTorch，根据你的需要选择CPU版或GPU版：
- CPU版：
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio
```
- GPU版（需要CUDA支持）：
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.10.0+cu113.html
```
2、使用conda安装
如果你的系统中已经安装了Anaconda或Miniconda，也可以使用conda命令来安装PyTorch：
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
```
替换xx.x为与你安装的CUDA版本相对应的版本号。
验证安装
安装完成后，可以通过以下命令来验证PyTorch是否安装成功：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果能够打印出版本号，则表示安装成功。
配置环境变量
为了方便使用PyTorch，可以将PyTorch的路径添加到环境变量中，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
保存文件后，在终端中执行source ~/.bashrc使变量生效。
常见问题及解决方案
1、环境变量问题
如果在运行PyTorch代码时出现找不到CUDA的错误，很可能是因为环境变量没有配置正确，请检查~/.bashrc文件中的环境变量设置。
2、版本兼容问题
PyTorch与CUDA的版本需要保持兼容，如果遇到版本不兼容的问题，可以尝试安装与CUDA版本相对应的PyTorch版本。
3、硬件加速问题
如果使用的是CPU版PyTorch，即使有GPU也无法利用硬件加速，确保安装了GPU版PyTorch，并且正确配置了CUDA。
在Ubuntu系统下配置PyTorch环境并不复杂，只要按照上述步骤操作，通常能够顺利完成，正确配置PyTorch环境，能够为深度学习开发带来极大的便利。
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置pycharm
