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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pip或conda命令安装PyTorch。指南旨在帮助用户快速搭建适合深度学习的开发环境。
本文目录导读：
随着深度学习技术的不断发展，PyTorch 凭借其易用性和高效的性能，成为了许多研究人员和开发者的首选框架，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，帮助您顺利搭建开发环境。
系统要求
在开始配置 PyTorch 之前，请确保您的 Ubuntu 系统满足以下要求：
1、Ubuntu 18.04 或更高版本
2、Python 3.6 或更高版本
3、GCC 7.3 或更高版本
4、CMake 3.3.2 或更高版本
安装 Python 和 pip
1、安装 Python
更新系统软件包列表：
sudo apt update
安装 Python 和 pip：
sudo apt install python3 python3-pip
2、验证 Python 和 pip 版本
安装完成后，验证 Python 和 pip 是否安装成功：
python3 --version pip3 --version
安装 CUDA（可选）
如果您使用的是带有 CUDA 支持的 GPU，可以安装 CUDA，以下是在 Ubuntu 上安装 CUDA 的步骤：
1、下载 CUDA Toolkit：
wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/pub/rdp/cuda/CUDA-11.2.0_450.51.05_linux.run
2、安装 CUDA Toolkit：
sudo sh ./CUDA-11.2.0_450.51.05_linux.run
安装过程中，选择不安装 NVIDIA 驱动程序。
3、配置环境变量：
编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}source 一下~/.bashrc 文件：
source ~/.bashrc
安装 PyTorch
1、选择 PyTorch 版本
在 PyTorch 官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）选择合适的版本，
- Python 3.8
- CUDA 11.2
- CPU Only
2、安装 PyTorch
根据选择的版本，使用 pip 安装 PyTorch：
pip3 install torch torchvision torchaudio
或者，如果您安装了 CUDA，可以使用以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.1+cu102.html
3、验证 PyTorch 安装
安装完成后，验证 PyTorch 是否安装成功：
import torch print(torch.__version__)
安装其他依赖库
为了方便后续开发，您可以安装一些常用的 Python 库：
pip3 install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境的步骤，包括安装 Python、pip、CUDA 和 PyTorch，以及验证安装，希望对您的开发工作有所帮助。
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