[Linux操作系统]Ubuntu 深度学习环境配置指南|ubuntu安装深度软件中心,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操作系统中配置深度学习环境的方法，包括安装深度软件中心，以及进行相关深度学习软件的配置，旨在为用户打造一个高效、稳定的深度学习工作平台。

本文目录导读：

准备工作
安装深度学习框架
安装其他常用工具
优化深度学习环境

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领域，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，被广泛应用于深度学习环境配置，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统上搭建深度学习环境，帮助读者快速上手。

准备工作

1、安装 Ubuntu 系统

确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 系统，如果没有，可以访问 Ubuntu 官方网站下载最新版本的 ISO 文件，然后使用 USB 创造工具制作启动盘，按照提示进行安装。

2、更新系统

在终端中输入以下命令，更新系统软件包：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装深度学习框架

1、TensorFlow

TensorFlow 是 Google 开源的一款深度学习框架，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。

（1）安装 TensorFlow 依赖

sudo apt install -y python3-pip
pip3 install tensorflow

（2）验证安装

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2、PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开源的一款深度学习框架，具有动态计算图的特点，适用于多种场景。

（1）安装 PyTorch 依赖

sudo apt install -y python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio

（2）验证安装

python3 -c "import torch; print(torch.add(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4])))"

3、Keras

Keras 是一款高层神经网络API，可以运行在 TensorFlow 和 Theano 之上。

（1）安装 Keras 依赖

sudo apt install -y python3-pip
pip3 install keras

（2）验证安装

python3 -c "from keras.datasets import mnist; print(mnist.load_data())"

安装其他常用工具

1、CUDA

CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台和编程模型，可以提高深度学习模型的训练速度。

（1）安装 CUDA

访问 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，然后按照提示进行安装。

（2）配置环境变量

在终端中输入以下命令，打开环境变量配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

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

保存并退出，然后重启终端。

2、cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，可以加速深度学习模型的训练。

（1）下载 cuDNN

访问 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，然后解压。

（2）安装 cuDNN

将 cuDNN 解压后的文件夹移动到 CUDA 目录下：

sudo mv cudnn_version.txt /usr/include
sudo mv lib libcudnn_version.h /usr/local/cuda/lib64

3、OpenCV

OpenCV 是一款开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、视频处理等领域。

（1）安装 OpenCV 依赖

sudo apt install -y python3-opencv

（2）验证安装

python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"

优化深度学习环境

1、关闭 swap

在终端中输入以下命令，关闭 swap：

sudo swapoff -a

2、调整系统参数

在终端中输入以下命令，调整系统参数：

sudo sysctl -w vm.drop_caches=1
sudo sysctl -w vm.dirty_ratio=10
sudo sysctl -w vm.dirty_background_ratio=5

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统上搭建深度学习环境，包括安装 TensorFlow、PyTorch、Keras 等深度学习框架，以及安装 CUDA、cuDNN、OpenCV 等常用工具，通过本文的指导，读者可以快速上手深度学习开发。

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