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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及如何通过PyTorch官方网站选择合适的版本进行安装，确保深度学习开发环境的稳定与高效。
本文目录导读：
随着人工智能技术的快速发展，深度学习框架成为研究者和开发者的必备工具，PyTorch 作为一款流行的深度学习框架，以其动态计算图和易用性著称，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，帮助读者顺利搭建开发环境。
系统要求
在开始配置 PyTorch 之前，请确保您的 Ubuntu 系统满足以下要求：
1、Ubuntu 版本：建议使用 Ubuntu 18.04 或更高版本。
2、PythOn 版本：建议使用 Python 3.6 或更高版本。
3、硬件要求：至少具备 8GB 内存，推荐使用具备 CUDA 计算能力的 NVIDIA 显卡。
安装 Python 和 pip
1、安装 Python
在 Ubuntu 系统中，Python 3.x 已经预装，可以通过以下命令检查 Python 版本：
python3 --version
如果版本低于 3.6，可以通过以下命令升级：
sudo apt-get update sudo apt-get install python3.8 python3.8-dev
2、安装 pip
pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包，可以通过以下命令安装 pip：
sudo apt-get install python3-pip
安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，可以帮助 PyTorch 利用 NVIDIA 显卡进行加速，以下是安装 CUDA 的步骤：
1、下载 CUDA Toolkit
访问 NVIDIA 官方网站，下载适用于 Ubuntu 的 CUDA Toolkit，选择与您的系统版本和显卡兼容的版本。
2、安装 CUDA Toolkit
将下载的 CUDA Toolkit 压缩包解压到指定目录，然后运行以下命令安装：
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
3、配置环境变量
在/etc/profile 文件中添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
4、验证安装
运行以下命令，查看 CUDA 版本：
nvcc --version
安装 PyTorch
1、选择版本
PyTorch 提供了 CPU 和 GPU 两种版本，您可以根据自己的需求选择，还有稳定版和预览版两种版本，建议使用稳定版。
2、安装 PyTorch
通过以下命令安装 PyTorch：
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果您需要 GPU 版本，请替换为以下命令：
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113
3、验证安装
运行以下命令，检查 PyTorch 是否安装成功：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
配置 PyTorch 开发环境
1、创建虚拟环境
为了更好地管理项目依赖，建议使用虚拟环境，通过以下命令创建虚拟环境：
python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate
2、安装开发工具
在虚拟环境中，安装必要的开发工具，如 numpy、pandas、matplotlib 等：
pip install numpy pandas matplotlib
3、安装深度学习库
在虚拟环境中，安装常用的深度学习库，如 tensorboard、torchvision 等：
pip install tensorboard torchvision
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境的步骤，包括安装 Python、pip、CUDA 和 PyTorch，以及配置开发环境，通过本文的指导，读者可以顺利搭建 PyTorch 开发环境，开始深度学习之旅。
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本文标签属性：
Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu 20.04 pytorch
