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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及PyTorch的安装与验证。通过逐步指导，帮助用户顺利完成Ubuntu与PyTorch的整合，提升深度学习开发效率。
本文目录导读：
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的框架，其动态计算图和易于使用的接口赢得了众多开发者的青睐，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上配置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、CUDA版本：如果需要使用GPU加速，请确保安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA。
安装Python
1、更新系统包列表：
```
sudo apt update
```
2、安装Python及其依赖：
```
sudo apt install python3 python3-pip python3-dev
```
3、验证Python安装：
```
python3 --version
```
安装PyTorch
1、访问PyTorch官方网站，选择适合您系统的版本，选择“Linux”、“Python 3.6”和“CUDA 10.1”。
2、根据您的需求选择CPU或GPU版本，如果您使用CPU，选择“PyTorch CPU-only”；如果您使用GPU，选择“PyTorch GPU only (with CUDA 10.1)”。
3、复制命令到终端中执行。
```
pip3 install torch torchvision torchaudio
```
或者（对于GPU版本）：
```
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu101.html
```
4、验证PyTorch安装：
```
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
安装CUDA
1、访问NVIDIA官方网站，下载并安装适合您显卡的CUDA Toolkit。
2、安装完成后，设置环境变量，在.bashrc文件中添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
3、重启终端，验证CUDA安装：
```
nvcc --version
```
安装其他依赖
1、安装NumPy：
```
pip3 install numpy
```
2、安装Matplotlib：
```
pip3 install matplotlib
```
3、安装Pandas：
```
pip3 install pandas
```
4、安装Scikit-learn：
```
pip3 install scikit-learn
```
测试环境
1、创建一个Python文件，例如test.py，并输入以下代码：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
self.fc1 = nn.Linear(50 * 4 * 4, 500)
self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 50 * 4 * 4)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化网络
net = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 输出网络结构
print(net)
```
2、运行测试脚本：
```
python3 test.py
```
如果输出结果中没有错误，说明您的PyTorch环境配置成功。
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本文标签属性：
Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu20 pytorch
