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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的方法，包括安装CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等必要的深度学习框架和库。通过步骤解析，帮助读者在Ubuntu系统中高效搭建深度学习开发环境。

本文目录导读：

系统准备
安装 Python 和相关库
安装深度学习框架
安装 CUDA 和 cuDNN
测试深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习成为了越来越多科研人员和开发者的研究热点，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，具有强大的稳定性和丰富的软件资源，非常适合作为深度学习开发环境，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 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

确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统，可以从官方网站下载最新的 Ubuntu 版本，并按照提示完成安装。

2、更新系统

在安装完 Ubuntu 后，首先要更新系统以确保所有软件包都是最新的，打开终端，输入以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装 Python 和相关库

1、安装 Python

Ubuntu 默认安装了 Python 2.7 和 Python 3.x 版本，为了方便管理，我们可以使用 pyenv 工具来安装和管理多个 Python 版本。

安装 pyenv：

sudo apt install -y libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev 
    libmysqlclient-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libgdbm-dev 
    libnsl-dev libffi-dev libhogweed-dev libxdmcp-dev
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
exec $SHELL

安装 Python 3.8：

pyenv install 3.8.10
pyenv global 3.8.10

2、安装相关库

安装一些常用的 Python 库：

pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn jupyter

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是一款由 Google 开发的开源深度学习框架，安装 TensorFlow 的依赖库：

sudo apt install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev hdf5-tools

安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

2、安装 PyTorch

PyTorch 是一款由 Facebook 开发的开源深度学习框架，安装 PyTorch 的依赖库：

sudo apt install -y libopenmpi-dev libomp-dev

安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度学习的加速库，要使用 GPU 进行深度学习，需要安装这两个库。

1、安装 CUDA

从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit：

wget https://developer.download.microsoft.com/download/2/E/F/2EF5C6A9-8481-4901-9FA6-0D1E6F9E2C7A/cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

运行安装脚本：

sudo sh cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

按照提示完成安装。

2、安装 cuDNN

从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN：

wget https://developer.download.microsoft.com/download/7/9/0/790f3a84-5306-4954-829f-6c1db1d5df34/cudnn-8.0.4.30-linux-x64-v8.0.4.30-tensorflow-threaded.zip

解压 cuDNN：

unzip cudnn-8.0.4.30-linux-x64-v8.0.4.30-tensorflow-threaded.zip

将 cuDNN 库移动到 CUDA 目录：

sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo cp -r cuda/lib/* /usr/local/cuda/lib64

测试深度学习环境

安装完成后，我们可以通过运行以下代码来测试深度学习环境是否配置成功：

import torch
import tensorflow as tf
print(torch.__version__)
print(tf.__version__)

如果能够正常输出版本号，则说明深度学习环境配置成功。