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在Ubuntu 20系统中配置PyTorch环境，首先确保系统更新到最新版本。安装CUDA Toolkit以支持GPU加速。通过PyTorch官方网站获取对应版本的安装命令，使用pip或conda进行安装。验证安装是否成功，确保PyTorch与CUDA版本兼容。此过程涉及多个步骤，需仔细遵循指南以实现高效配置。

本文目录导读：

1. 系统要求
2. 安装 CUDA
3. 安装 PyTorch
4. 配置虚拟环境
5. 安装常用库
6. 常见问题及解决方案

在深度学习领域，PyTorch 是一款非常受欢迎的框架，其动态计算图和易用性使其成为研究者和开发者的首选，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，帮助读者快速上手。

系统要求

在进行 PyTorch 配置之前，首先确保你的 Ubuntu 系统满足以下要求：

1、Ubuntu 18.04 或更高版本

2、Python 3.6 或更高版本

3、pip 19.0 或更高版本

安装 CUDA

PyTorch 支持在 CPU 和 GPU 上运行，如果你打算使用 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：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

2、解压下载的 CUDA Toolkit 压缩包。

3、打开终端，切换到 CUDA Toolkit 解压后的目录，运行以下命令安装：

   sudo ./cuda.run

4、安装过程中，选择自定义安装，确保安装了 CUDA Toolkit 和 cuDNN。

5、安装完成后，编辑/etc/profile 文件，添加以下环境变量：

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

6、重新加载环境变量：

   source /etc/profile

安装 PyTorch

1、打开终端，使用以下命令安装 PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio

如果你想安装 GPU 版本的 PyTorch，可以使用以下命令：

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

2、安装完成后，可以使用以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

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

配置虚拟环境

为了更好地管理项目依赖，建议使用虚拟环境，以下是配置虚拟环境的步骤：

1、安装虚拟环境工具：

   pip install virtualenv virtualenvwrapper

2、创建一个新的虚拟环境：

   mkvirtualenv pytorch_env

3、激活虚拟环境：

   workon pytorch_env

4、在虚拟环境中安装 PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio

安装常用库

在 PyTorch 环境中，你可能还需要安装一些常用的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，以下是安装这些库的命令：

pip install numpy pandas matplotlib

常见问题及解决方案

1、问题：安装 PyTorch 时出现 “No matching distribution found” 错误。

解决方案：确保你的 Python 版本和 pip 版本满足要求，尝试升级 pip：

   pip install --upgrade pip

2、问题：安装 CUDA Toolkit 时提示 “安装失败”。

解决方案：确保你的系统已经安装了相应的依赖库，如 dkms、gcc、make 等。

3、问题：在虚拟环境中无法导入 PyTorch。

解决方案：确保你已经激活了虚拟环境，并在虚拟环境中安装了 PyTorch。

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境的步骤，包括安装 CUDA、安装 PyTorch、配置虚拟环境等，通过这些步骤，你可以快速搭建一个适用于深度学习的开发环境。

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本文标签属性：

Ubuntu PyTorch：Ubuntu pytorch gpu环境搭建

环境配置：python环境配置

Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu20 pytorch