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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过程，包括基础系统设置和深度学习相关库的安装。内容涵盖从系统更新、CUDA和cuDNN的安装，到TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的部署，旨在帮助读者快速搭建一个高效的深度学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为科研和产业界的热门话题，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，拥有丰富的软件资源和良好的社区支持，是进行深度学习研究的理想平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境。
系统准备
在进行深度学习环境配置之前，首先确保你的 Ubuntu 系统版本为 18.04 或更高版本，以下是一些基本要求：
1、至少 8GB 的内存。
2、64 位处理器。
3、确保系统已更新，运行以下命令：
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 CUDA 和 cuDNN
CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度学习的库，能够加速 GPU 计算性能，以下是安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：
1、安装 NVIDIA 驱动：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-<version>
其中<version> 是你需要的 NVIDIA 驱动版本。
2、安装 CUDA：
sudo apt install cuda
3、安装 cuDNN：
1. 下载 cuDNN 压缩包。
2. 解压压缩包，将cudnn_version.h 文件移动到/usr/include 目录下。
3. 将 cuDNN 库文件移动到/usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下。
安装深度学习框架
目前流行的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 Ubuntu 下安装。
1、安装 TensorFlow：
pip install tensorflow-gpu
2、安装 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
配置 Python 环境
Python 是深度学习的主要编程语言，配置 Python 环境是必不可少的，以下是一些常用的 Python 配置：
1、安装 Python：
sudo apt install python3 python3-pip
2、安装虚拟环境管理工具：
pip install virtualenv virtualenvwrapper
3、创建虚拟环境：
mkvirtualenv deep_learning
4、激活虚拟环境：
workon deep_learning
安装常用库
在虚拟环境中，安装以下常用库：
pip install numpy scipy matplotlib pandas scikit-learn jupyter
配置 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一款流行的在线代码编辑器，可以方便地进行代码编写、调试和展示，以下是配置 Jupyter Notebook 的步骤：
1、安装 Jupyter：
pip install jupyter
2、创建 Jupyter 配置文件：
jupyter notebook --generate-config
3、修改配置文件：
c.NotebookApp.ip = '*' # 允许任何 IP 访问 c.NotebookApp.open_browser = False # 不自动打开浏览器 c.NotebookApp.port = 8888 # 指定端口
4、启动 Jupyter Notebook：
jupyter notebook
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境的步骤，包括安装 CUDA、cuDNN、深度学习框架、Python 环境以及 Jupyter Notebook，通过这些配置，你可以开始进行深度学习研究和开发。
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本文标签属性：
Ubuntu 深度学习配置：ubuntu安装深度桌面
