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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置高效深度学习环境的过程，重点讲解了如何为训练YOLOv4模型搭建必要的系统框架和软件。通过系统化的步骤，帮助用户打造一个稳定、高效的模型训练平台。
本文目录导读：
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在众多领域取得了显著的成果，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，被广大研究人员和开发者广泛应用于深度学习模型训练，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下配置模型训练环境，帮助读者打造一个高效、稳定的深度学习平台。
安装 Ubuntu 操作系统
我们需要安装 Ubuntu 操作系统，可以从 Ubuntu 官方网站下载最新的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 刻录工具将其刻录到 U 盘，启动计算机，选择从 U 盘启动，按照提示完成安装过程。
配置 Python 环境
1、安装 Python
在 Ubuntu 中，Python 3.x 已经默认安装，为了方便管理不同版本的 Python，我们可以使用 pyenv 工具，安装 pyenv：
sudo apt-get install -y libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev
libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev
python-openssl git
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv将 pyenv 加入到 PATH：
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc exec $SHELL
2、创建 Python 虚拟环境
创建一个名为model_training 的虚拟环境，并激活它：
pyenv virtualenv 3.8.5 model_training workon model_training
3、安装常用 Python 库
在虚拟环境中，安装一些常用的 Python 库，如 numpy、pandas、scikit-learn 等：
pip install numpy pandas scikit-learn
安装深度学习框架
1、安装 TensorFlow
TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源深度学习框架，安装 TensorFlow：
pip install tensorflow
2、安装 PyTorch
PyTorch 是一个由 Facebook 开发的开源深度学习框架，安装 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
3、安装 Keras
Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端，安装 Keras：
pip install keras
配置 GPU 支持
1、安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，然后按照提示安装。
2、安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，然后将其解压到 CUDA Toolkit 的相应目录。
3、配置环境变量
在~/.bashrc 文件中，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
重新加载~/.bashrc 文件：
exec $SHELL
安装其他工具
1、安装 Jupyter
Jupyter 是一个交互式计算平台，可以方便地进行代码编写和结果展示，安装 Jupyter：
pip install jupyter
2、安装 Visual Studio Code
Visual Studio Code 是一款优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，从 Visual Studio Code 官方网站下载安装包，然后安装。
本文详细介绍了在 Ubuntu 下配置模型训练环境的方法，通过安装 Python、深度学习框架、GPU 支持、Jupyter 和 Visual Studio Code 等工具，我们可以打造一个高效、稳定的深度学习平台，希望这篇文章对您有所帮助。
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本文标签属性：
Ubuntu 模型训练配置：ubuntu motion
