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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的方法，包括安装CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等常用深度学习框架，以及相关依赖库的安装步骤，旨在帮助用户快速搭建适用于深度学习的Ubuntu系统环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为越来越多科研人员和开发者的必备技能，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，为深度学习提供了良好的支持，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境，帮助读者快速搭建属于自己的深度学习平台。
系统准备
1、安装 Ubuntu
确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统，如果没有安装，可以访问 Ubuntu 官网下载最新的 ISO 镜像文件，并按照官方教程进行安装。
2、更新系统
安装完成后，打开终端，输入以下命令更新系统：
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 CUDA 和 cuDNN
1、安装 NVIDIA 驱动
深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）需要依赖于 NVIDIA GPU，首先需要安装 NVIDIA 驱动，打开终端，输入以下命令：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-<版本号>
其中<版本号> 可以在 NVIDIA 官网查询到。
2、安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的用于 GPU 加速计算的库，在终端中输入以下命令安装 CUDA：
sudo apt install cuda
3、安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度神经网络的库，从 NVIDIA 官网下载 cuDNN 压缩包，然后解压到指定目录，在终端中输入以下命令：
sudo cp -r /path/to/cudnn_version/include/* /usr/include sudo cp -r /path/to/cudnn_version/lib/* /usr/lib
其中/path/to/cudnn_version 是解压后的 cuDNN 目录。
安装深度学习框架
1、安装 TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的开源深度学习框架，在终端中输入以下命令安装 TensorFlow：
pip install tensorflow-gpu
2、安装 PyTorch
PyTorch 是由 Facebook 开发的开源深度学习框架，在终端中输入以下命令安装 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
3、安装 Keras
Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端运行，在终端中输入以下命令安装 Keras：
pip install keras
配置 Python 环境
1、安装 Anaconda
Anaconda 是一个流行的 Python 发行版，它包含了大量科学计算和数据分析的库，在终端中输入以下命令安装 Anaconda：
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/install.sh bash install.sh
2、创建虚拟环境
创建一个虚拟环境，以便隔离不同项目的依赖库，在终端中输入以下命令：
conda create -n <环境名> python=3.6
其中<环境名> 是你自定义的虚拟环境名称。
3、激活虚拟环境
在终端中输入以下命令激活虚拟环境：
source activate <环境名>
4、安装依赖库
在虚拟环境中，安装所需的依赖库，安装 TensorFlow、PyTorch 和 Keras：
pip install tensorflow-gpu pip install torch torchvision torchaudio pip install keras
测试深度学习环境
1、测试 TensorFlow
在终端中输入以下命令测试 TensorFlow 是否安装成功：
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
如果输出一个数字，则表示 TensorFlow 安装成功。
2、测试 PyTorch
在终端中输入以下命令测试 PyTorch 是否安装成功：
python -c "import torch; print(torch.add(torch.randn(5, 5), torch.randn(5, 5)))"
如果输出一个张量，则表示 PyTorch 安装成功。
3、测试 Keras
在终端中输入以下命令测试 Keras 是否安装成功：
python -c "from keras.datasets import mnist; print(mnist.load_data())"
如果输出一个数据集，则表示 Keras 安装成功。
至此，你已经成功配置了 Ubuntu 下的深度学习环境，可以开始自己的深度学习之旅了！
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Ubuntu 深度学习配置：深度和ubuntu哪个好
