[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

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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Ubuntu深度软件中心以及相关深度学习软件，为用户提供了快速搭建深度学习平台的指南。

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 Python 环境
测试深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为科研和工业界的重点关注领域，在深度学习的研究与应用中，选择一个合适的操作系统和配置环境至关重要，Ubuntu 作为一款流行的开源操作系统，因其稳定性、高性能和丰富的软件资源，被广泛应用于深度学习领域，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境。

系统准备

1、安装 Ubuntu

确保你的计算机上已安装好 Ubuntu 操作系统，可以从官方网站下载最新的 Ubuntu ISO 镜像，并按照提示完成安装。

2、更新系统

安装完成后，打开终端，输入以下命令更新系统：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，是深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等运行的基础，访问 NVIDIA 官方网站，下载适合你显卡版本的 CUDA Toolkit。

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/pub/16.5.2/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

安装过程中，选择“自定义安装”，确保安装了 CUDA Toolkit 和 NVIDIA 驱动。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用，可以显著提高深度学习模型的训练速度，从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，然后解压到 CUDA 安装目录下的lib 和include 文件夹。

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.4.30.tgz -C /usr/include
tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.4.30.tgz -C /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，具有强大的功能和广泛的社区支持，在终端中输入以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，以其动态计算图和易用性受到许多研究者的喜爱，在终端中输入以下命令安装 PyTorch：

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

配置 Python 环境

1、安装 Anaconda

Anaconda 是一款流行的 Python 发行版，集成了许多科学计算和数据分析的库，在终端中输入以下命令安装 Anaconda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

安装完成后，打开一个新的终端窗口，创建一个新的虚拟环境：

conda create -n dl_env python=3.8
conda activate dl_env

2、安装所需库

在虚拟环境中，安装深度学习所需的库：

pip install numpy scipy matplotlib pillow scikit-learn jupyter

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中输入以下命令，运行一个简单的 TensorFlow 程序：

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，运行一个简单的 PyTorch 程序：

import torch
print(torch.sum(torch.randn(1000, 1000)))

如果以上程序运行正常，说明你的深度学习环境已成功配置。

本文详细介绍了在 Ubuntu 下配置深度学习环境的过程，包括系统准备、安装 CUDA 和 cuDNN、安装深度学习框架、配置 Python 环境以及测试深度学习环境，通过这篇文章，希望你能顺利搭建起自己的深度学习环境，开启人工智能之旅。

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Ubuntu 深度学习配置：深度系统 ubuntu