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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置PyTorch环境。通过逐步指导，帮助用户顺利搭建PyTorch开发环境，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及PyTorch的安装与验证。
本文目录导读：
随着深度学习技术的不断发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，受到了越来越多开发者的喜爱，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置PyTorch环境，帮助您顺利搭建开发环境。
系统要求
在进行PyTorch配置之前，请确保您的Ubuntu系统满足以下要求：
1、Ubuntu版本：推荐使用Ubuntu 18.04或更高版本。
2、Python版本：推荐使用Python 3.6或更高版本。
3、pip版本：确保pip版本为最新，可以使用以下命令升级pip：
```
python -m pip install --upgrade pip
```
安装CUDA
PyTorch支持CPU和GPU两种运行模式，如果您希望使用GPU加速，需要安装CUDA，以下是安装CUDA的步骤：
1、从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2、下载完成后，使用以下命令解压CUDA Toolkit：
```
tar -zxvf cuda_XX.XX.X_YYYY-YY-YY_linux.run
```
XX.XX.X为CUDA版本，YYYY-YY-YY为发布日期。
3、运行以下命令安装CUDA Toolkit：
```
sudo sh cuda_XX.XX.X_YYYY-YY-YY_linux.run
```
4、安装完成后，将CUDA路径添加到环境变量中：
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.X/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.X/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
安装PyTorch
1、访问PyTorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
2、根据您的系统环境，选择合适的安装命令，以下是一个示例命令：
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html
```
torch1.8.0表示PyTorch版本，cu102表示CUDA版本。
3、安装完成后，可以使用以下命令验证安装是否成功：
```
python -c 'import torch; print(torch.__version__)'
```
安装依赖库
PyTorch在运行过程中可能需要一些依赖库，以下是一些常用的依赖库及其安装命令：
1、numpy：
```
pip install numpy
```
2、matplotlib：
```
pip install matplotlib
```
3、Opencv-python：
```
pip install opencv-python
```
4、tensorboard：
```
pip install tensorboard
```
常见问题
1、问题：安装PyTorch时提示“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from versions: none)”
解决方案：检查pip版本，确保pip为最新版本。
2、问题：安装PyTorch时提示“ERROR: torch 1.8.0 is not found”
解决方案：检查CUDA版本，确保安装了与PyTorch兼容的CUDA版本。
3、问题：运行PyTorch程序时提示“ImportError: libSM.so.6 cannot be opened”
解决方案：安装libsm6库：
```
sudo apt-get install libsm6
```
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu下pycharm配置python
