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本文详细介绍了在Ubuntu 20系统下如何配置PyTorch环境。通过逐步指导，从安装CUDA、cuDNN到下载和安装PyTorch，为用户提供了一个清晰的配置流程，确保PyTorch在Ubuntu系统上顺利运行。
本文目录导读：
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的框架，其动态计算图和易于使用的接口让许多研究人员和开发者爱不释手，如果您使用的是Ubuntu系统，那么配置PyTorch环境将是您的首要任务，本文将为您详细介绍如何在Ubuntu系统下安装和配置PyTorch环境。
系统准备
确保您的Ubuntu系统版本为18.04或20.04，这两个版本是目前最稳定且广泛使用的，建议您的系统内存至少为8GB，以保证深度学习任务的正常运行。
1、更新系统
打开终端，执行以下命令更新系统：
```
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装必要的依赖
为了确保后续安装过程中不会出现依赖问题，需要提前安装一些必要的库：
```
sudo apt install -y libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libxml2-dev libxslt1-dev python3-pip
```
安装CUDA
PyTorch支持CPU和GPU两种模式，如果您打算使用GPU加速，需要安装CUDA，以下是在Ubuntu系统上安装CUDA的步骤：
1、下载CUDA Toolkit
访问NVIDIA官方网站，下载适用于Ubuntu的CUDA Toolkit，以CUDA 11.2为例，下载命令如下：
```
wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/rsRedmondwstring/ChannelHandler/azureedgeprod/9a6c3517-0a5c-4e6c-9708-9a9b9a6c0c51/CUDA_11.2.0_465.19.01_linux.run
```
2、安装CUDA Toolkit
在终端中运行以下命令安装CUDA Toolkit：
```
sudo sh ./CUDA_11.2.0_465.19.01_linux.run
```
安装过程中，根据提示选择合适的选项。
3、配置环境变量
编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
然后执行source ~/.bashrc使环境变量生效。
安装PyTorch
1、使用pip安装
打开终端，执行以下命令安装PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
如果您使用的是GPU版本，可以指定CUDA版本进行安装：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
```
2、验证安装
为了验证PyTorch是否安装成功，可以在Python中运行以下代码：
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
配置PyTorch环境
1、创建虚拟环境
为了避免与其他项目冲突，建议为您的PyTorch项目创建一个虚拟环境，使用以下命令创建虚拟环境：
```
python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate
```
2、安装依赖库
在虚拟环境中，安装项目所需的依赖库，如NumPy、Pandas等。
3、运行PyTorch项目
在虚拟环境中，运行您的PyTorch项目，开始深度学习之旅。
常见问题及解决方案
1、环境变量问题
如果在运行PyTorch时遇到环境变量问题，请检查~/.bashrc文件中是否正确配置了CUDA路径。
2、依赖问题
如果在安装PyTorch时遇到依赖问题，请尝试更新pip和setuptools：
```
pip install --upgrade pip setuptools
```
3、性能问题
如果在使用GPU时发现性能不佳，请检查CUDA版本是否与PyTorch兼容。
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置python
