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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置PyTorch环境。通过安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及使用pip或cOnda进行PyTorch的安装，为开发者提供了便捷的配置指南。
本文目录导读：
在深度学习领域，PyTorch 凭借其易用性和动态计算图的优势，成为了众多研究者和开发者的首选框架，在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境是一项基础且重要的工作，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统中安装和配置 PyTorch，以及可能遇到的问题和解决方案。
系统要求
在开始配置之前，首先确保你的 Ubuntu 系统满足以下要求：
1、Ubuntu 版本：推荐使用 Ubuntu 18.04 或更高版本。
2、Python 版本：Python 3.6 及以上版本。
3、GCC 版本：GCC 5.4 及以上版本。
安装 CUDA
PyTorch 支持 CPU 和 GPU 两种运行模式，如果需要在 GPU 上运行 PyTorch，需要安装 CUDA，以下是在 Ubuntu 系统中安装 CUDA 的步骤：
1、访问 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，选择合适的版本，通常与 PyTorch 兼容的 CUDA 版本为 10.2 或 11.3。
2、安装 CUDA Toolkit：
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
3、验证安装是否成功：
```bash
nvcc --version
```
如果返回 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。
安装 PyTorch
1、创建 Python 虚拟环境：
```bash
python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate
```
2、安装 PyTorch：
PyTorch 官方提供了 pip 安装命令，可以根据需要选择 CPU 或 GPU 版本，以下为安装 CPU 版本的 PyTorch：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch，可以使用以下命令：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.10.0+cu113.html
```
3、验证安装是否成功：
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果返回 PyTorch 的版本信息，则表示安装成功。
配置 PyTorch 环境变量
为了让 PyTorch 在命令行中正常工作，需要配置环境变量，在.bashrc 或.zshrc 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
重新加载配置文件：
source ~/.bashrc
或者：
source ~/.zshrc
常见问题及解决方案
1、问题：安装 CUDA 时提示dpkg: error processing archive cuda-repo-<version>_amd64.deb (--install)
解决方案：确保系统中已安装了gcc-5 和g++-5。
2、问题：安装 PyTorch 时提示ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
解决方案：检查是否已经创建了 Python 虚拟环境，并激活了虚拟环境。
3、问题：运行 PyTorch 程序时提示RuntimeError: CUDA error: invalid device function
解决方案：检查 CUDA 和 PyTorch 的版本是否兼容。
在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境并不复杂，但需要细心操作，通过以上步骤，相信你已经成功安装了 PyTorch，并可以开始进行深度学习相关的开发了，在配置过程中，遇到问题不要慌张，耐心查找原因，相信你一定能够解决问题。
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置pycharm环境
