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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。从安装CUDA、cuDNN到PyTorch的安装与版本选择，一步步指导用户完成环境搭建，确保PyTorch在Ubuntu系统中运行顺畅。

本文目录导读：

系统准备
安装CUDA
安装PyTorch
验证安装
配置环境变量
常见问题及解决方案

在深度学习领域，PyTorch是一个广受欢迎的开源框架，其动态计算图和易用性使得许多研究人员和开发者都倾向于使用它，在Ubuntu系统上配置PyTorch环境，虽然过程相对简单，但仍需注意一些细节，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置PyTorch环境。

系统准备

确保你的Ubuntu系统版本为18.04或20.04，这两个版本在社区中得到了广泛的支持，更新系统包：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装CUDA

PyTorch支持CPU和GPU两种运行模式，如果需要在GPU上运行，需要安装CUDA，安装NVIDIA驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-460

安装CUDA，CUDA的安装可以通过NVIDIA的runfile进行：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/rsGZwMDMzMDM0My1hNzYzLTRjMzYtYjQwMC05N2JjMzYzYjI5NzE3/nc halls微软镜像/CUDA/cuda_11.2.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.2.0_465.19.01_linux.run

安装过程中，选择不安装NVIDIA驱动（因为我们已经安装了），并同意许可协议。

安装PyTorch

1、CPU版本安装

pip install torch torchvision torchaudio

2、GPU版本安装

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里需要注意的是，安装GPU版本的PyTorch时，需要指定正确的CUDA版本，可以通过PyTorch的官方网站查找与CUDA版本对应的安装命令。

验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证PyTorch是否安装成功：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果返回了版本号，则表示安装成功。

配置环境变量

为了让PyTorch能够正常使用，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

重新加载~/.bashrc文件：

source ~/.bashrc

常见问题及解决方案

1、CUDA版本不匹配

如果安装的PyTorch版本与CUDA版本不匹配，可能会出现错误，解决方法是卸载当前版本的PyTorch，然后安装与CUDA版本兼容的PyTorch版本。

2、Python版本冲突

确保安装的Python版本与PyTorch兼容，如果不兼容，可以考虑使用pyenv等工具管理多个Python版本。

3、环境变量问题

如果环境变量配置不正确，PyTorch可能无法正常使用，确保正确配置了CUDA的PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量。

在Ubuntu系统下配置PyTorch环境，虽然需要一些步骤，但只要按照上述指南操作，通常可以顺利完成，掌握这一过程，对于深度学习开发者来说是非常重要的。

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