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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中配置PyTorch的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及如何根据需要选择CPU或GPU版本的PyTorch。通过逐步指导，帮助用户顺利完成Ubuntu下的PyTorch环境搭建。
本文目录导读：
在深度学习领域，PyTorch 凭借其易用性和灵活性，成为了众多开发者和研究者的首选框架，在 Ubuntu 系统上配置 PyTorch，不仅可以享受到高效的计算性能，还能充分利用 Ubuntu 系统的稳定性和安全性，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统上配置 PyTorch。
准备工作
1、系统要求
- Ubuntu 18.04 或更高版本
- 至少 8GB 内存
- 至少 100GB 硬盘空间
- NVIDIA GPU（推荐，用于加速训练）
2、安装 CUDA
- 访问 NVIDIA 官网，下载并安装与你的 GPU 兼容的 CUDA 版本。
- 安装完成后，配置环境变量，将 CUDA 的路径添加到PATH 和LD_LIBRARY_PATH 中。
安装 PyTorch
1、使用 pip 安装
- 打开终端，输入以下命令安装 PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://downlOAd.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
- 若需要指定 CUDA 版本，可以在命令中添加-f 参数，如：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
2、使用 conda 安装
- 安装 Anaconda，这是一个流行的 Python 管理工具。
- 打开终端，输入以下命令创建一个新的 conda 环境：
```
conda create -n pytorch python=3.8
```
- 激活环境：
```
conda activate pytorch
```
- 在激活的环境中，输入以下命令安装 PyTorch：
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
```
xx.x 为你的 CUDA 版本。
验证安装
1、编写测试代码
- 打开文本编辑器，编写以下测试代码：
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
- 保存为test.py。
2、运行测试代码
- 在终端中，运行以下命令：
```
python test.py
```
- 如果输出结果中包含 PyTorch 版本号和True（表示 CUDA 可用），则表示 PyTorch 已成功安装。
优化配置
1、更新 pip 和 setuptools
- 打开终端，输入以下命令：
```
pip install --upgrade pip setuptools
```
2、安装常用库
- 根据需求，安装一些常用的第三方库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
3、配置 Jupyter Notebook
- 安装 Jupyter：
```
pip install jupyter
```
- 创建一个新的 Jupyter 笔记本：
```
jupyter notebook
```
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统上配置 PyTorch 的步骤，包括安装 CUDA、使用 pip 或 conda 安装 PyTorch、验证安装、优化配置等，通过遵循这些步骤，用户可以轻松地在 Ubuntu 系统上搭建 PyTorch 开发环境，开展深度学习相关的研究和开发工作。
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本文标签属性：
Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu 20.04 pytorch
