[Linux操作系统]Ubuntu 下深度学习环境配置全攻略|ubuntu安装深度软件中心,Ubuntu 深度学习配置,Linux操作系统,云主机博士

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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，包括安装深度软件中心以及相关的深度学习软件，旨在为用户打造一个高效、稳定的深度学习开发平台。

本文目录导读：

系统要求
安装 Ubuntu 系统
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
安装其他常用工具
测试深度学习环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了众多科研人员和开发者的热门研究方向，而 Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，因其稳定性、兼容性和丰富的软件资源，成为了深度学习领域的首选平台，本文将为您详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境。

系统要求

在进行深度学习环境配置之前，首先确保您的计算机满足以下硬件要求：

1、处理器：64位处理器，建议使用 Intel i7 或更高性能的处理器。

2、内存：至少 16GB，建议使用 32GB 或更高。

3、硬盘：至少 120GB SSD，建议使用 240GB 或更高。

4、显卡：NVIDIA GeForce GTX 1060 或更高性能的显卡，建议使用 RTX 系列显卡。

安装 Ubuntu 系统

1、下载 Ubuntu 镜像：访问 Ubuntu 官方网站（https://www.ubuntu.com/），下载最新版本的 Ubuntu 镜像文件。

2、制作启动盘：使用软件（如 Rufus）将 Ubuntu 镜像写入到一个 USB 闪存盘中。

3、安装 Ubuntu：重启计算机，进入 BIOS 设置，将启动顺序调整为从 USB 闪存盘启动，按照屏幕提示，完成 Ubuntu 的安装。

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA：访问 NVIDIA 官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），下载与您的显卡相匹配的 CUDA Toolkit。

2、安装 cuDNN：访问 NVIDIA 官方网站（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download），下载与 CUDA Toolkit 版本兼容的 cuDNN。

3、配置环境变量：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

4、重启计算机，使环境变量生效。

安装深度学习框架

以下为您介绍几种常用的深度学习框架及其安装方法：

1、TensorFlow：访问 TensorFlow 官方网站（https://www.tensorflow.org/），根据您的系统版本和 Python 版本选择相应的安装命令。

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

2、PyTorch：访问 PyTorch 官方网站（https://pytorch.org/），根据您的系统版本和 Python 版本选择相应的安装命令。

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

3、Keras：访问 Keras 官方网站（https://keras.io/），根据您的系统版本和 Python 版本选择相应的安装命令。

pip install keras

安装其他常用工具

1、jupyter：用于在线编写和运行 Python 代码。

pip install jupyter

2、tensorboard：用于可视化 TensorFlow 模型的训练过程。

pip install tensorboard

3、matplotlib：用于绘制图表。

pip install matplotlib

4、numpy：用于科学计算。

pip install numpy

测试深度学习环境

完成以上配置后，您可以尝试运行以下代码测试深度学习环境是否正常：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

若输出正常，则表示深度学习环境配置成功。

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