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本文为您详细介绍了在Linux操作系统下如何配置PyTorch深度学习框架。我们将从安装依赖库、下载PyTorch源码、配置PyTorch环境以及验证安装四个步骤进行讲解。根据您的Linux版本，安装相应的依赖库。克隆PyTorch源码到本地。根据您的需求，配置PyTorch环境。通过运行一个简单的PyTorch程序来验证安装是否成功。遵循本文的指导，您将在Linux环境下成功设置PyTorch深度学习框架。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习框架PyTorch已经成为科研和工业界的主流工具之一，为了在Linux环境下顺利安装和使用PyTorch，本文将为您提供详细的安装和配置步骤。
Linux环境准备
确保您的Linux系统版本为Ubuntu 16.04或更高版本，因为PyTorch官方只支持这些版本的Linux，在安装PyTorch之前，您需要更新系统的软件包管理器，
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
为了方便安装和配置PyTorch，建议使用虚拟环境进行操作，您可以使用以下命令创建一个新的虚拟环境：
conda create -n pytorch_env conda activate pytorch_env
安装PyTorch
1、从PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）下载适合您Linux版本的PyTorch安装脚本。
2、运行安装脚本，以安装CPU版本的PyTorch为例，执行以下命令：
bash ./install_torch_cpu.sh
在执行过程中，脚本会询问您是否同意接受PyTorch的许可协议，输入“yes”并按回车键继续。
3、安装完成后，验证PyTorch是否安装成功，在终端中输入以下命令：
python
在Python环境中执行以下代码：
import torch print(torch.__version__)
如果输出PyTorch的版本号，说明安装成功。
安装依赖库
为了确保PyTorch的正常运行，您需要安装一些依赖库，在终端中执行以下命令：
sudo apt-get install cmake git
配置CUDA（可选）
如果您希望使用GPU加速，需要安装CUDA，访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载适合您Linux版本的CUDA Toolkit。
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/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
在终端中执行以下命令：
source ~/.bashrc
安装cuDNN，从NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载适合您CUDA版本的cuDNN库，并按照官方指南进行安装。
在Python环境中执行以下命令，以安装GPU版本的PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
测试PyTorch
在Python环境中，执行以下代码，以测试PyTorch是否可以识别到GPU：
import torch print(torch.cuda.is_available())
如果输出“True”，说明PyTorch已经可以识别到GPU，您可以开始使用PyTorch进行深度学习开发。
本文为您提供了在Linux环境下安装和配置PyTorch的详细步骤，通过本文，您应该已经能够顺利地安装PyTorch，并开始进行深度学习项目的开发，祝您在人工智能的道路上越走越远！
关键词：PyTorch, Linux, 环境设置, 深度学习, 安装, 配置, CUDA, GPU, 虚拟环境, 依赖库
本文标签属性：
PyTorch Linux环境设置：linux配置pycharm环境
