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本文详细介绍了在Linux操作系统中配置PyTorch环境的步骤，包括GPU版本的安装与设置。指南涵盖了从系统准备到PyTorch及其依赖库的安装，旨在帮助用户高效地在Linux环境下部署PyTorch，实现深度学习任务。
本文目录导读：
在人工智能领域，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，因其易用性和灵活性而受到广大开发者的喜爱，在Linux环境下配置PyTorch，能够充分利用系统的性能优势，本文将详细介绍如何在Linux环境下安装和配置PyTorch，帮助您顺利搭建开发环境。
系统环境准备
在开始安装PyTorch之前，请确保您的Linux系统满足以下基本要求：
1、操作系统：建议使用Ubuntu 18.04/20.04、CentOS 7或更高版本。
2、Python版本：Python 3.6以上版本。
3、GCC版本：GCC 5.4以上版本。
安装CUDA
PyTorch支持CPU和GPU两种运行模式，如果您希望使用GPU加速，需要安装CUDA，以下是在Linux环境下安装CUDA的步骤：
1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit安装包。
2、使用以下命令安装CUDA Toolkit：
```
sudo sh cuda_XX.XX.XX_XXX.run
```
XX.XX.XX代表CUDA版本号，XXX代表安装包的位数（如：x86_64）。
3、安装完毕后，编辑~/.bashrc文件，添加以下环境变量：
```
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
XX.XX代表CUDA版本号。
4、重启终端，输入nvcc --version，查看CUDA是否安装成功。
安装PyTorch
1、访问PyTorch官方网站，根据您的系统环境选择合适的安装命令，以下是一个示例：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://downlOAd.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
```
torch1.8.0代表PyTorch版本，cu102代表CUDA版本。
2、安装过程中，可能会提示缺少依赖库，根据提示，使用以下命令安装缺失的依赖库：
```
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev
sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libtiff-dev
```
3、安装完毕后，可以使用以下命令测试PyTorch是否安装成功：
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
配置PyTorch环境
1、创建一个Python虚拟环境：
```
python3 -m venv pytorch_env
```
2、激活虚拟环境：
```
source pytorch_env/bin/activate
```
3、安装PyTorch相关库：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
4、配置PyTorch环境变量：
```
echo "export PYTORCH_HOME=$(python -c 'import torch; print(torch.__file__)')" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=$PYTORCH_HOME/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$PYTORCH_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
```
5、重启终端，输入以下命令，验证PyTorch环境是否配置成功：
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
至此，您已成功在Linux环境下搭建了PyTorch开发环境。
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PyTorch Linux环境设置：pytorch 环境搭建
