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本文详细介绍了在Ubuntu 20系统中配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及通过pip或conda命令安装PyTorch。内容涵盖环境搭建、版本选择和常见问题解决方案，为用户提供了清晰的Ubuntu PyTorch配置指南。

本文目录导读：

系统要求
安装 Python 和相关依赖
安装 PyTorch
配置 CUDA

随着人工智能技术的快速发展，PyTorch 凭借其简洁易用的接口和强大的功能，成为了深度学习领域最受欢迎的框架之一，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，帮助读者快速搭建开发环境。

系统要求

在配置 PyTorch 之前，请确保您的 Ubuntu 系统满足以下要求：

1、Ubuntu 18.04 或更高版本

2、Python 3.6 或更高版本

3、GCC 5.4 或更高版本

4、CMake 3.3.2 或更高版本

安装 Python 和相关依赖

1、安装 Python

确保系统已安装 Python 3.6 或更高版本，可以通过以下命令检查：

python3 --version

如果版本低于 3.6，可以使用以下命令安装 Python 3.8：

sudo apt update
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3.8-distutils

2、安装相关依赖

安装 PyTorch 需要以下依赖：

sudo apt install libopenmpi-dev libomp-dev

安装 PyTorch

1、创建 Python 虚拟环境

为了避免与系统其他 Python 库冲突，建议创建一个虚拟环境来安装 PyTorch，执行以下命令创建虚拟环境：

python3.8 -m venv torch_env
source torch_env/bin/activate

2、安装 PyTorch

访问 PyTorch 官方网站（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据您的系统需求和 CUDA 版本选择合适的安装命令，以下是一个示例命令：

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

这条命令将安装 CPU 版本的 PyTorch，如果您的系统有 NVIDIA GPU，可以安装 GPU 版本的 PyTorch，命令如下：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113

3、验证安装

安装完成后，可以执行以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

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

配置 CUDA

如果您的系统有 NVIDIA GPU，需要配置 CUDA，以下是在 Ubuntu 下配置 CUDA 的步骤：

1、安装 CUDA Toolkit

访问 NVIDIA 官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit），下载适合您 GPU 的 CUDA Toolkit，执行以下命令安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.microsoft.com//keys/cuda-GPG-KEY
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2、配置环境变量

编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

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

执行source ~/.bashrc 命令使环境变量生效。

3、验证 CUDA

执行以下命令，查看 CUDA 是否配置成功：

nvcc --version

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境的步骤，包括安装 Python 和相关依赖、安装 PyTorch、配置 CUDA 等，希望对读者有所帮助。

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