[Linux操作系统]深度学习环境搭建全攻略，从入门到精通|,深度学习环境搭建,Linux操作系统,云主机博士

[Linux操作系统]深度学习环境搭建全攻略，从入门到精通|,深度学习环境搭建

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本文详细介绍了在Linux操作系统下搭建深度学习环境的全攻略，涵盖从入门到精通的各个阶段。内容包括系统配置、所需软件安装、环境变量设置、深度学习框架选择与安装等，旨在帮助读者快速掌握Linux下的深度学习环境搭建。

本文目录导读：

选择合适的操作系统
安装CUDA和cuDNN
安装深度学习框架
安装其他常用库
配置环境变量
测试深度学习环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果，对于初学者来说，搭建一个适合自己的深度学习环境是学习的第一步，本文将详细介绍如何从零开始搭建一个深度学习环境，帮助读者顺利入门并提高实践能力。

选择合适的操作系统

目前，主流的操作系统有Windows、Linux和macOS，对于深度学习环境搭建，Linux系统具有较好的兼容性和稳定性，尤其是Ubuntu和CentOS这两个发行版，Windows和macOS系统也可以搭建深度学习环境，但相对较为繁琐，本文以Ubuntu为例进行讲解。

安装CUDA和cuDNN

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，cuDNN是NVIDIA为深度神经网络加速推出的库，在搭建深度学习环境时，安装CUDA和cuDNN是必不可少的。

1、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit，选择合适版本的CUDA Toolkit，一般选择最新版本。

2、安装CUDA Toolkit：在终端中运行以下命令进行安装。

```

sudo apt-get install cuda

```

3、下载cuDNN：访问NVIDIA官方网站，下载与CUDA Toolkit版本对应的cuDNN。

4、安装cuDNN：将下载的cuDNN文件解压，然后将其移动到CUDA Toolkit的安装目录下。

安装深度学习框架

目前，主流的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等，下面以安装TensorFlow和PyTorch为例进行讲解。

1、安装TensorFlow：在终端中运行以下命令。

```

pip install tensorflow-gpu

```

2、安装PyTorch：访问PyTorch官方网站，根据操作系统和CUDA版本选择合适的安装命令，以下是在Ubuntu系统中安装PyTorch的命令。

```

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

```

安装其他常用库

为了方便进行深度学习实验，还需要安装一些其他常用的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，以下是在Ubuntu系统中安装这些库的命令。

pip install numpy pandas matplotlib

配置环境变量

为了方便在终端中调用CUDA和cuDNN，需要配置环境变量，在.bashrc文件中添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在终端中运行source ~/.bashrc使环境变量生效。

测试深度学习环境

完成以上步骤后，可以通过以下命令测试深度学习环境是否搭建成功：

1、测试TensorFlow：

```

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

```

2、测试PyTorch：

```

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

```

如果以上命令均能正常输出结果，说明深度学习环境搭建成功。

以下是为本文生成的50个中文相关关键词：

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