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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统中配置深度学习环境的方法。内容涵盖了从系统安装、驱动更新到深度学习框架的安装和优化，旨在帮助用户快速搭建一个高效稳定的深度学习平台。

本文目录导读：

系统准备
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
配置环境变量
测试深度学习环境

在深度学习领域，Ubuntu 作为一种广泛使用的操作系统，因其稳定性、开源性和丰富的软件资源而备受青睐，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 上配置深度学习环境，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

确保你的计算机上已经安装了 Ubuntu 操作系统，可以从官方网站下载最新的 Ubuntu 版本，并根据官方教程进行安装。

2、更新系统

在安装完 Ubuntu 后，首先需要更新系统以确保所有软件包都是最新的，打开终端，输入以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度学习加速库，对于使用 NVIDIA 显卡的深度学习任务至关重要。

1、安装 NVIDIA 驱动

确保你的计算机上安装了 NVIDIA 显卡驱动，可以从 NVIDIA 官方网站下载最新的驱动程序，或者使用以下命令安装：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<版本号>

2、安装 CUDA

从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，选择合适的版本进行下载，下载后，使用以下命令安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<版本号>_<架构>_<版本号>.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.microsoft.com/keys/cuda-gpg-selector/cuda-gpg-selector-<版本号>.asc
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

3、安装 cuDNN

从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，选择与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本，下载后，解压并复制到 CUDA 目录下：

tar -xzvf cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>.tgz
sudo cp -P /path/to/cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>/cuda/include/cudnn_version.h /usr/include
sudo cp -P /path/to/cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>/cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开发的开源深度学习框架，在终端中输入以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，在终端中输入以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3、安装 Keras

Keras 是一个高级神经网络API，可以运行在 TensorFlow 或 Theano 之上，在终端中输入以下命令安装：

pip install keras

配置环境变量

为了方便使用深度学习框架，需要将 CUDA、cuDNN 和 Python 的路径添加到环境变量中，打开终端，输入以下命令：

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

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中输入以下命令，检查 TensorFlow 是否可以正常使用：

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))'

2、测试 PyTorch

在终端中输入以下命令，检查 PyTorch 是否可以正常使用：

python -c 'import torch; print(torch.add(torch.randn(5, 5), torch.randn(5, 5)))'

至此，你已经成功配置了 Ubuntu 上的深度学习环境，你可以开始进行深度学习相关的研究和开发了。

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Ubuntu 深度学习配置：ubuntu和深度