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本文详细介绍了在Ubuntu 20系统下配置PyTorch环境的步骤。讲解了系统更新和必要依赖的安装；通过官方命令安装PyTorch及其相关库；验证安装是否成功并测试简单代码；提供了常见问题的解决方案。旨在帮助初学者快速上手，高效搭建PyTorch开发环境。
本文目录导读：
随着深度学习技术的迅猛发展，PyTorch作为一款强大的开源机器学习库，受到了越来越多开发者和研究者的青睐，本文将详细介绍如何在Ubuntu操作系统下配置PyTorch环境，帮助大家快速上手进行深度学习项目的开发。
准备工作
在开始配置PyTorch之前，我们需要确保系统环境满足基本要求，以下是一些准备工作：
1、系统版本：建议使用Ubuntu 18.04 LTS或更高版本，本文以Ubuntu 20.04 LTS为例。
2、Python环境：PyTorch支持Python 3.6及以上版本，建议使用Python 3.8。
3、硬件要求：根据项目需求，确保CPU和GPU性能足够，特别是如果使用CUDA进行加速计算，需要NVIDIA显卡及相应的驱动程序。
安装Python及虚拟环境
为了避免不同项目之间的依赖冲突，推荐使用Python虚拟环境，以下是具体步骤：
1、更新系统包：
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装Python及pip：
```bash
sudo apt install python3 python3-pip
```
3、安装虚拟环境管理工具：
```bash
sudo pip3 install virtualenv
```
4、创建并激活虚拟环境：
```bash
virtualenv venv
source venv/bin/activate
```
安装PyTorch
PyTorch的安装可以通过pip进行，具体步骤如下：
1、访问PyTorch官网：在[PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)选择合适的配置。
2、根据提示复制安装命令：选择Python 3.8、CUDA 11.1，会得到如下命令：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
3、执行安装命令：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
验证安装
安装完成后，可以通过以下代码验证PyTorch是否正确安装：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
如果输出PyTorch的版本号且torch.cuda.is_available()返回True，则说明安装成功且CUDA支持正常。
安装CUDA和cuDNN
如果需要进行GPU加速计算，需要安装NVIDIA CUDA工具包和cuDNN库，以下是具体步骤：
1、安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-450
```
2、添加NVIDIA包存储库：
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/rePOS/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
```
3、安装CUDA工具包：
```bash
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
4、安装cuDNN库：
下载对应版本的cuDNN包，解压并复制到相应目录：
```bash
tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
```
5、配置环境变量：
在~/.bashrc文件中添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
然后执行source ~/.bashrc使配置生效。
安装其他依赖库
在进行深度学习项目时，可能还需要安装一些其他依赖库，如NumPy、Pandas等，可以通过以下命令安装：
pip install numpy pandas scipy matplotlib
常见问题及解决方案
1、Python版本不兼容：确保使用PyTorch支持的Python版本。
2、CUDA版本不匹配：根据PyTorch版本选择合适的CUDA版本。
3、权限问题：部分操作需要sudo权限，确保在合适的情况下使用。
通过以上步骤，我们成功在Ubuntu环境下配置了PyTorch及其相关依赖，你可以在虚拟环境中进行各种深度学习项目的开发，希望本文能为你提供有价值的参考，助你在深度学习的道路上更进一步。
关键词
Ubuntu, PyTorch, 配置, 深度学习, Python, 虚拟环境, CUDA, cuDNN, NVIDIA, 驱动, 安装, 环境变量, 依赖库, NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, 版本兼容, 权限问题, 系统更新, pip, virtualenv, 官网, GPU加速, 验证安装, 常见问题, 解决方案, 开发者, 研究者, 机器学习, 开源库, 项目开发, 系统要求, 硬件要求, 包管理, 环境配置, 操作系统, 安装命令, 下载, 解压, 复制, 配置文件, 教程, 手把手, 详细步骤, 快速上手, 实践经验, 技术发展, 应用场景, 学习资源, 社区支持, 版本选择, 系统优化, 性能提升, 开发环境, 研究工具, 技术支持, 知识分享, 实用技巧, 项目部署, 实验环境, 计算能力, 资源管理, 系统安全, 软件安装, 技术文档, 用户指南, 实战案例, 学习路径, 技术交流, 社区论坛, 开发工具, 研究平台, 技术创新, 应用开发, 系统集成, 技术服务, 知识库, 实验室, 技术博客, 开发资源, 研究资料, 技术培训, 学习平台, 技术支持, 知识分享, 实用技巧, 项目部署, 实验环境, 计算能力, 资源管理, 系统安全, 软件安装, 技术文档, 用户指南, 实战案例, 学习路径, 技术交流, 社区论坛, 开发工具, 研究平台, 技术创新, 应用开发, 系统集成, 技术服务, 知识库, 实验室, 技术博客, 开发资源, 研究资料, 技术培训, 学习平台
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Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu下pycharm配置python
