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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pip或conda命令安装PyTorch。旨在帮助用户在Ubuntu下顺利搭建PyTorch深度学习开发环境。

本文目录导读：

系统要求
安装Python
安装PyTorch
安装CUDA（可选）
安装其他依赖库

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，因其易用性和高效的计算性能而受到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，帮助您快速搭建一个高效稳定的深度学习开发环境。

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、操作系统：Ubuntu 18.04/20.04

2、Python版本：Python 3.6/3.7/3.8（建议使用Python 3.8）

3、CUDA版本：与您的显卡驱动程序兼容的版本（如果使用GPU加速）

安装Python

1、更新系统软件包：

```

sudo apt update

sudo apt upgrade

```

2、安装Python及其开发工具：

```

sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3.8-distutils

```

3、验证Python安装：

```

python3.8 --version

```

安装PyTorch

1、打开PyTorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

2、根据您的需求选择相应的安装命令，以下是一个示例命令，您可以根据实际情况进行修改：

```

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

```

torch1.8.0表示PyTorch的版本，cu102表示CUDA版本，如果您的系统使用CPU，则无需指定CUDA版本。

3、安装完成后，验证PyTorch是否安装成功：

```

python3.8 -c "import torch; print(torch.__version__)"

```

安装CUDA（可选）

如果您使用GPU加速，需要安装CUDA，以下是在Ubuntu系统中安装CUDA的步骤：

1、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官网，下载与您的显卡驱动程序兼容的CUDA Toolkit版本。

2、安装CUDA Toolkit：

```

sudo dpkg -i cuda-toolkit_*.run

```

3、配置环境变量：

打开~/.bashrc文件，添加以下内容：

```

export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

```

<version>为您的CUDA版本。

4、重新加载环境变量：

```

source ~/.bashrc

```

安装其他依赖库

为了更好地进行深度学习开发，您可能还需要安装以下依赖库：

1、NumPy：用于科学计算的基础库。

```

pip3 install numpy

```

2、Matplotlib：用于数据可视化的库。

```

pip3 install matplotlib

```

3、Pandas：用于数据处理和分析的库。

```

pip3 install pandas

```

4、Jupyter：用于交互式编程的笔记本。

```

pip3 install jupyter

```

通过以上步骤，您已经在Ubuntu系统中成功配置了PyTorch环境，您可以开始进行深度学习开发，探索PyTorch框架的强大功能。