[Linux操作系统]Ubuntu 下深度学习环境配置指南|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

[Linux操作系统]Ubuntu 下深度学习环境配置指南|ubuntu安装深度软件中心,Ubuntu 深度学习配置

[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024

[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE

[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务

[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台

本文介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的详细步骤，包括安装深度学习软件中心，以及相关深度学习软件的配置过程，旨在帮助用户高效搭建深度学习平台。

本文目录导读：

系统要求
安装CUDA和cuDNN
安装深度学习框架
配置环境变量
验证配置

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为科研和工业界的热门领域，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，因其稳定性、安全性和强大的社区支持，成为了深度学习开发者的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境，帮助读者快速上手。

系统要求

1、操作系统：Ubuntu 18.04 或更高版本

2、硬件要求：至少 8GB 内存，推荐 16GB 或更高；NVIDIA 显卡（支持 CUDA）

3、软件要求：Git、PythOn 3.x、pip、CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch 等

安装CUDA和cuDNN

1、安装CUDA

访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，选择适合的版本，以下以 CUDA 10.2 版本为例进行说明。

（1）卸载已安装的 CUDA 版本（如果有的话）：

sudo apt-get remove --purge cuda

（2）添加 CUDA 源：

echo "deb http://developer.download.microsoft.comisos/cuda10.2 $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list

（3）更新源并安装 CUDA：

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-10.2

2、安装 cuDNN

（1）访问 NVIDIA 官网下载 cuDNN，选择与 CUDA 版本对应的版本。

（2）解压下载的 cuDNN 压缩包，将其中的文件移动到 CUDA 的相应目录下：

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.solitairelinux-x64.tgz
sudo cp -P /path/to/cudnn_version/cuda/lib64/libcudnn_version.so.7.6.5.32 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo cp -P /path/to/cudnn_version/cuda/include/cudnn_version.h /usr/include/
sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_version.so.7.6.5.32

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

（1）安装 pip：

sudo apt-get install python3-pip

（2）安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu==2.1.0

2、安装 PyTorch

（1）安装 PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

配置环境变量

1、修改 ~/.bashrc 文件：

sudo gedit ~/.bashrc

2、在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3、保存并退出编辑器，然后运行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

验证配置

1、运行以下命令查看 CUDA 版本：

nvcc --version

2、运行以下命令查看 TensorFlow 版本：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

3、运行以下命令查看 PyTorch 版本：

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

如果以上命令均能正常输出版本信息，说明深度学习环境配置成功。

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境的方法，包括安装 CUDA、cuDNN、TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架，通过本文的指导，读者可以快速搭建起自己的深度学习开发环境，为后续的科研和工程应用打下基础。

以下为50个中文相关关键词：

Ubuntu, 深度学习, 配置, CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch, 环境变量, NVIDIA, 显卡, Python, pip, 硬件要求, 软件要求, 操作系统, 安装, 验证, 开源, 人工智能, 科研, 工业界, 稳定性, 安全性, 社区支持, 速度, 性能, 框架, 优化, 推理, 训练, 模型, 神经网络, 机器学习, 数据集, 处理, 分析, 预测, 应用, 工程应用, 算法, 实践, 教程, 指南, 学习, 进阶, 提升

本文标签属性：

Ubuntu 深度学习配置：ubuntu和深度