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本文介绍了在Ubuntu操作系统下搭建高效机器学习环境的全面攻略，详细阐述了基于Ubuntu系统的机器学习环境配置步骤，包括安装CUDA、cuDNN、Python及其科学计算库等，旨在为机器学习开发者提供一套快速、稳定的开发环境。
本文目录导读：
在当今大数据和人工智能的时代，机器学习技术得到了广泛的应用，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，凭借其稳定性、安全性和灵活性，成为了众多数据科学家和机器学习工程师的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下搭建一个高效的机器学习环境。
选择合适的 Ubuntu 版本
我们需要选择一个合适的 Ubuntu 版本，目前，Ubuntu 20.04 LTS 是一个较为稳定且受到广泛支持的版本，LTS（Long Term Support）表示长期支持版本，具有更长的更新周期和更稳定的性能。
安装 CUDA 和 cuDNN
1、安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台和编程模型，能够显著提高 GPU 的计算性能，我们需要安装 CUDA。
（1）卸载 Nouveau 驱动
在安装 CUDA 之前，我们需要卸载 Nouveau 驱动，因为它可能与 CUDA 冲突。
sudo apt-get remove --purge nvidia-* sudo apt-get install nvidia-driver-460
（2）安装 CUDA
sudo apt-get install cuda
2、安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个用于深度神经网络的库，能够提高 GPU 的计算性能，安装 CUDA 后，我们需要安装 cuDNN。
（1）下载 cuDNN
前往 NVIDIA 官网下载对应版本的 cuDNN。
（2）解压 cuDNN
将下载的 cuDNN 压缩包解压到指定目录。
tar -zxvf cudnn_version.tgz -C /usr/include
（3）安装 cuDNN
sudo cp -r /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include sudo cp -r /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/lib64 sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8.0.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8.0.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8
安装 Python 和相关库
1、安装 Python
Ubuntu 默认安装了 Python 2.7 和 Python 3.8，为了更好地管理 Python 版本，我们可以使用 pyenv。
sudo apt-get install -y pyenv pyenv install 3.8.10 pyenv global 3.8.10
2、安装相关库
安装机器学习所需的库，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Pandas、NumPy 等。
pip install tensorflow-gpu==2.4.0 pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html pip install keras pandas numpy scikit-learn
安装 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一款功能强大的交互式笔记本，可以方便地编写和运行 Python 代码。
pip install jupyter jupyter notebook
配置环境变量
为了让系统识别 CUDA 和 cuDNN，我们需要配置环境变量。
1、打开终端，编辑~/.bashrc 文件。
nano ~/.bashrc
2、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
3、保存并退出编辑器。
source ~/.bashrc
测试环境
1、打开 Jupyter Notebook。
2、输入以下代码测试 TensorFlow 是否正常工作：
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
3、输入以下代码测试 PyTorch 是否正常工作：
import torch print(torch.__version__)
至此，我们已经成功搭建了一个基于 Ubuntu 的机器学习环境，就可以开始进行机器学习相关的研究和开发了。
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本文标签属性：
Ubuntu 机器学习环境：ubuntu编程环境搭建
