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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，包括安装深度学习软件中心以及相关深度学习软件的步骤，旨在帮助用户快速搭建起高效的深度学习开发平台。
本文目录导读：
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为众多研究者和开发者的必备技能，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，被广泛应用于深度学习领域，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。
系统要求
1、操作系统：Ubuntu 16.04/18.04/20.04
2、CPU：64位处理器
3、内存：至少8GB RAM
4、硬盘：至少100GB SSD
5、显卡：NVIDIA显卡（推荐使用CUDA支持的显卡）
安装CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，可以显著提高深度学习任务的计算速度。
1、访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2、解压下载的 CUDA Toolkit 压缩包，然后进入解压后的目录，执行以下命令安装：
```
sudo ./cuda_XX.XX.XX_XXX.run
```
XX.XX.XX 为 CUDA 版本号，XXX 为操作系统版本号。
3、安装完成后，设置环境变量，打开终端，编辑～/.bashrc 文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
XX.XX 为 CUDA 版本号。
4、保存并退出编辑器，然后执行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
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和推理。
1、访问 NVIDIA 官网下载 cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn
2、解压下载的 cuDNN 压缩包，然后将其中的 include 和 lib 文件夹移动到 CUDA Toolkit 目录下：
```
sudo cp -r include /usr/local/cuda-XX.XX/include
sudo cp -r lib /usr/local/cuda-XX.XX/lib64
```
XX.XX 为 CUDA 版本号。
3、设置环境变量，打开终端，编辑～/.bashrc 文件，添加以下内容：
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
XX.XX 为 CUDA 版本号。
4、保存并退出编辑器，然后执行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
安装深度学习框架
目前流行的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 Ubuntu 下安装。
1、安装 TensorFlow
1.1. 打开终端，执行以下命令安装 TensorFlow：
```
pip install tensorflow-gpu
```
1.2. 验证 TensorFlow 是否安装成功：
```
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
```
2、安装 PyTorch
2.1. 访问 PyTorch 官网，选择合适的版本进行安装：https://pytorch.org/get-started/locally/
2.2. 根据官网提供的命令安装 PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
```
2.3. 验证 PyTorch 是否安装成功：
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
本文详细介绍了在 Ubuntu 下配置深度学习环境的方法，包括安装 CUDA、cuDNN 和深度学习框架，通过以上步骤，读者可以快速搭建属于自己的深度学习平台，开展相关研究和开发工作。
以下为50个中文相关关键词：
Ubuntu, 深度学习, 配置, CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch, Keras, 操作系统, 显卡, NVIDIA, 训练, 推理, 模型, 神经网络, 人工智能, 编程, 环境变量, 安装, 框架, Python, pip, 脚本, 代码, GPU, 加速, 性能, 研究者, 开发者, 平台, 服务器, 优化, 技术支持, 社区, 资源, 教程, 实践, 应用, 计算, 分布式, 集群, 容器, 虚拟机, 迁移, 模型训练, 模型部署, 机器学习, 自然语言处理, 计算机视觉
本文标签属性：
Ubuntu 深度学习配置：deepin 基于ubuntu
