[Linux操作系统]Ubuntu 下深度学习环境配置指南|ubuntu 深度linux,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 Linux操作系统中配置深度学习环境的方法。指南涵盖了安装CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等关键深度学习库的步骤，旨在帮助用户高效搭建适用于AI研究的开发环境。

本文目录导读：

系统准备
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
配置环境变量
测试环境

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热点，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，因其稳定性和强大的社区支持，成为许多深度学习爱好者的首选，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。

系统准备

1、安装 Ubuntu

确保你的计算机上已经安装了 Ubuntu 操作系统，可以从 Ubuntu 官网下载最新的 ISO 镜像文件，并按照官方教程进行安装。

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 NVIDIA 驱动

深度学习框架通常需要依赖于 NVIDIA GPU，因此需要安装 NVIDIA 驱动，在终端输入以下命令：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<version>

其中<version> 是你想要安装的 NVIDIA 驱动版本，可以在 NVIDIA 官网查询。

2、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，用于 GPU 加速，从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，然后按照以下步骤安装：

- 解压下载的 CUDA Toolkit 压缩包。

- 在终端中进入解压后的目录，运行sudo ./cuda_<version>.run 命令，其中<version> 是 CUDA Toolkit 的版本。

- 按照提示完成安装。

3、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，用于 GPU 加速，从 NVIDIA 官网下载 cuDNN，然后按照以下步骤安装：

- 解压下载的 cuDNN 压缩包。

- 将解压后的cuda 文件夹移动到 CUDA Toolkit 安装目录下的lib 文件夹中。

- 在终端中运行sudo ldconfig 命令，更新系统库。

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，在终端中运行以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，在终端中运行以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

3、安装 Keras

Keras 是一个高级神经网络API，可以运行在 TensorFlow 和 PyTorch 上，在终端中运行以下命令安装 Keras：

pip install keras

配置环境变量

为了方便使用深度学习框架，需要将 CUDA、cuDNN 和深度学习框架的路径添加到环境变量中，在终端中运行以下命令：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

测试环境

1、测试 TensorFlow

在终端中运行以下命令，检查 TensorFlow 是否可以正常使用：

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))'

2、测试 PyTorch

在终端中运行以下命令，检查 PyTorch 是否可以正常使用：

python -c 'import torch; print(torch.sum(torch.randn(1000, 1000)))'

3、测试 Keras

在终端中运行以下命令，检查 Keras 是否可以正常使用：

python -c 'from keras import backend; print(backend.sum(backend.random_normal([1000, 1000])))'

至此，你已经成功配置了 Ubuntu 下的深度学习环境，可以开始进行深度学习相关的实验和开发了。

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