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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PyTorch的安装和版本选择，旨在帮助用户高效地在Ubuntu下搭建PyTorch深度学习环境。
本文目录导读：
随着深度学习技术的不断发展，PyTorch 作为一款强大的深度学习框架，受到了越来越多开发者的喜爱，在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境是许多开发者面临的问题，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下安装和配置 PyTorch 环境，帮助您快速上手。
安装 Python
确保您的 Ubuntu 系统已安装 Python，您可以通过以下命令检查 Python 版本：
python --version
如果未安装 Python，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update sudo apt-get install python3 python3-pip
安装 CUDA
PyTorch 支持 CPU 和 GPU 两种运行模式，如果您打算使用 GPU 加速，需要安装 CUDA，访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，选择适合您 GPU 的版本，下载完成后，执行以下命令安装：
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
安装完成后，将 CUDA 添加到环境变量：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
安装 PyTorch
1、使用 pip 安装
在安装 PyTorch 之前，建议创建一个虚拟环境，避免与其他项目冲突，执行以下命令创建虚拟环境：
python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate
使用 pip 安装 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
如果您需要 GPU 版本的 PyTorch，可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
2、使用 conda 安装
如果您使用 Anaconda 管理环境，可以执行以下命令安装 PyTorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
xx.x 是您安装的 CUDA 版本。
验证 PyTorch 环境
安装完成后，可以执行以下命令验证 PyTorch 环境：
python -c 'import torch; print(torch.__version__)'
如果输出 PyTorch 版本号，说明安装成功。
常用库安装
在 PyTorch 环境中，您可能还需要安装一些常用的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，可以使用以下命令安装：
pip install numpy pandas matplotlib
注意事项
1、请确保安装的 CUDA 版本与您的 GPU 兼容。
2、安装过程中遇到问题时，可以查阅 PyTorch 官方文档或相关论坛。
3、定期更新 PyTorch 和其他库，以获得最新功能和修复漏洞。
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