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本文详细介绍了在Ubuntu Linux操作系统下配置深度学习环境的方法，包括安装CUDA、cuDNN、Python以及相关深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的步骤。通过这些配置，用户可以在Ubuntu系统上高效地进行深度学习研究和开发。

本文目录导读：

系统准备
安装 CUDA 和 cuDNN
安装 Python 和相关库
安装 Jupyter Notebook
配置环境变量

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为研究和应用的热点，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，为深度学习开发提供了良好的支持，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，可以从 Ubuntu 官网下载最新版本的 ISO 文件，并按照官方教程进行安装。

2、更新系统

在安装完 Ubuntu 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，能够加速深度学习模型的训练，访问 NVIDIA 官网，下载适用于 Ubuntu 的 CUDA Toolkit，以下以 CUDA Toolkit 11.0 为例：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/pub/tdm hustle CUDA/cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

安装过程中，选择自定义安装，并确保安装了 CUDA Toolkit 和 NVIDIA 驱动。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用，可以进一步提高深度学习模型的训练速度，访问 NVIDIA 官网，下载与 CUDA 版本兼容的 cuDNN，以下以 cuDNN 8.0.4 为例：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/pub/tdm hustle cuDNN/cudnn-8.0.4-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
tar -xzvf cudnn-8.0.4-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/include
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/lib/x86_64-linux-gnu

安装 Python 和相关库

1、安装 Python

Ubuntu 默认安装了 Python 2.7 和 Python 3.x，为了方便管理，可以使用 Anaconda 来创建 Python 环境，访问 Anaconda 官网，下载适用于 Ubuntu 的 Anaconda 安装包：

wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/installer/Linux-x86_64.sh
bash Linux-x86_64.sh

安装过程中，选择添加 Anaconda 到系统环境变量。

2、创建 Python 环境

创建一个名为deeplearning 的 Python 环境，并安装相关库：

conda create -n deeplearning python=3.8
conda activate deeplearning

3、安装相关库

在deeplearning 环境中，安装以下库：

pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow-gpu==2.4.1 torch torchvision torchaudio

安装 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款强大的在线代码编辑器，可以方便地进行代码编写和调试，安装 Jupyter Notebook：

pip install jupyter
jupyter notebook

打开浏览器，输入 http://localhost:8888/，即可开始编写代码。

配置环境变量

为了方便在不同环境中切换 Python 环境，可以将以下内容添加到~/.bashrc 文件中：

alias activate_deeplearning='source activate deeplearning'
alias deactivate_deeplearning='conda deactivate'

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境，包括安装 CUDA、cuDNN、Python 和相关库，以及使用 Jupyter Notebook，通过这些步骤，你可以快速搭建属于自己的深度学习平台，开展相关研究和应用。

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