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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中配置PyTorch环境的方法。通过逐步指导，用户可以轻松安装并配置PyTorch，以支持深度学习等应用开发。
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，其动态计算图和易用性使其成为了许多研究者和开发者的首选工具，本文将详细介绍如何在Ubuntu操作系统上配置PyTorch环境，帮助读者顺利搭建深度学习开发环境。
系统要求
在开始配置PyTorch之前，请确保您的Ubuntu操作系统版本为18.04或20.04，这是因为这两个版本在社区中得到了广泛的支持，且与PyTorch的兼容性较好。
安装CUDA
PyTorch支持CPU和GPU两种运行模式，如果您打算使用GPU加速，需要安装CUDA，以下是安装CUDA的步骤：
1、打开终端，输入以下命令更新系统：
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-460
```
安装完成后，重启计算机以使驱动生效。
3、检查NVIDIA驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-smi
```
如果看到了GPU的相关信息，说明驱动安装成功。
4、下载CUDA Toolkit：
访问NVIDIA官方网站，下载与您的GPU兼容的CUDA Toolkit版本，下载完成后，将其解压到指定目录。
5、配置环境变量：
打开~/.bashrc文件，在文件的末尾添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
其中<version>为CUDA Toolkit的版本号，保存并关闭文件。
6、使环境变量生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
7、验证CUDA安装：
```bash
nvcc --version
```
如果输出了CUDA的版本信息，说明CUDA安装成功。
安装PyTorch
1、访问PyTorch官方网站，选择适合您系统的版本，对于Ubuntu系统，推荐使用CPU版本的PyTorch。
2、在终端中运行以下命令安装PyTorch：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
如果您需要安装GPU版本的PyTorch，请使用以下命令：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
3、验证PyTorch安装：
```bash
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
如果输出了PyTorch的版本信息，说明安装成功。
配置Python环境
1、安装Python：
Ubuntu系统默认已经安装了Python，但为了确保版本兼容性，建议安装Python 3.8，打开终端，输入以下命令：
```bash
sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3.8-distutils
```
2、创建虚拟环境：
在项目目录下，创建一个名为pytorch_env的虚拟环境：
```bash
python3.8 -m venv pytorch_env
```
3、激活虚拟环境：
```bash
source pytorch_env/bin/activate
```
4、安装PyTorch：
在虚拟环境中，安装PyTorch及其依赖库：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
常见问题及解决方案
1、问题：安装PyTorch时提示“找不到合适的版本”。
解决方案：确保已经安装了pip和setuptools，然后尝试重新安装PyTorch。
2、问题：安装CUDA时提示“无法连接到NVIDIA服务器”。
解决方案：检查网络连接，确保可以访问NVIDIA官方网站，如果无法解决，尝试使用其他版本或镜像源。
3、问题：运行PyTorch代码时提示“找不到CUDA库”。
解决方案：检查CUDA安装路径是否正确，并在~/.bashrc文件中添加CUDA库路径。
本文详细介绍了在Ubuntu操作系统上配置PyTorch环境的过程，包括安装CUDA、安装PyTorch、配置Python环境等，通过遵循上述步骤，您可以顺利搭建深度学习开发环境，开始进行深度学习研究和应用开发。
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置pycharm
