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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及通过多种方式安装PyTorch，如使用pip、conda等工具，为用户提供了便捷的配置指南。

本文目录导读：

系统要求
安装CUDA
安装PyTorch
配置虚拟环境
常见问题及解决方案

随着深度学习技术的不断发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，因其易用性和高效的计算性能而受到广泛关注，本文将为您详细介绍如何在Ubuntu操作系统上配置PyTorch环境，帮助您顺利搭建深度学习开发平台。

系统要求

在进行PyTorch配置之前，请确保您的Ubuntu操作系统版本为18.04或20.04，这是因为这两个版本在社区中得到了广泛的支持，建议您的计算机具备以下硬件配置：

- CPU：64位处理器

- 内存：至少8GB

- 硬盘：至少100GB SSD

- 显卡：NVIDIA显卡（推荐CUDA版本为10.2或以上）

安装CUDA

1、安装NVIDIA驱动

确保您的计算机已经安装了NVIDIA显卡驱动，您可以访问NVIDIA官方网站下载并安装适合您显卡型号的驱动程序。

2、安装CUDA

在安装CUDA之前，需要添加NVIDIA的ppa源：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

安装CUDA Toolkit：

sudo apt-get install cuda-10.2

安装完成后，设置环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

安装PyTorch

1、安装Python

确保您的计算机已经安装了Python 3.6或以上版本，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev python3.6-pip

2、安装PyTorch

访问PyTorch官方网站，选择适合您的CUDA版本的PyTorch版本，以CUDA 10.2为例，可以使用以下命令安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

安装完成后，可以通过以下命令测试PyTorch是否安装成功：

python3 -c 'import torch; print(torch.__version__)'

配置虚拟环境

为了更好地管理项目依赖，建议使用虚拟环境进行开发，以下为配置虚拟环境的步骤：

1、安装虚拟环境工具：

pip3 install virtualenv virtualenvwrapper

2、创建虚拟环境：

mkvirtualenv pytorch_env -p python3.6

3、激活虚拟环境：

workon pytorch_env

4、在虚拟环境中安装所需的库：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

常见问题及解决方案

1、问题：安装CUDA时提示找不到NVIDIA驱动。

解决方案：确保已经安装了NVIDIA驱动，并重新启动计算机。

2、问题：安装PyTorch时提示版本冲突。

解决方案：尝试安装其他版本的PyTorch，或者卸载已安装的版本后重新安装。

3、问题：虚拟环境无法激活。

解决方案：检查virtualenvwrapper是否正确安装，并确保环境变量设置正确。

本文详细介绍了在Ubuntu操作系统上配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、安装PyTorch、配置虚拟环境等，通过遵循这些步骤，您可以顺利搭建深度学习开发平台，为后续的深度学习研究和工作打下基础。

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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu20 pytorch