[Linux操作系统]Ubuntu 下 PyTorch 环境配置详解|ubuntu 20.04 pytorch,Ubuntu PyTorch 配置,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及通过PyTorch官方网站提供的命令进行安装。内容涵盖环境搭建的完整流程，助力开发者高效搭建深度学习开发环境。

本文目录导读：

系统要求
安装 Python 和 pip
安装 PyTorch
配置 PyTorch 开发环境
PyTorch 使用示例

随着人工智能技术的不断发展，深度学习框架成为了科研和开发人员的重要工具，PyTorch 是一款流行的深度学习框架，其动态计算图和易用性受到了广大用户的喜爱，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，请确保您的 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、GCC 5.4 或更高版本

4、CMake 3.3.2 或更高版本

安装 Python 和 pip

1、安装 Python：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.8 python3.8-dev

2、安装 pip：

sudo apt-get install python3-pip

安装 PyTorch

1、访问 PyTorch 官网（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据您的系统版本和 Python 版本选择合适的安装命令。

对于 Ubuntu 18.04，Python 3.8，CPU 版本的 PyTorch，可以使用以下命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2、如果您需要安装 GPU 版本的 PyTorch，请确保已安装 CUDA，CUDA 的安装方法请参考 NVIDIA 官方文档。

3、安装完成后，可以运行以下命令测试 PyTorch 是否安装成功：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

配置 PyTorch 开发环境

1、创建虚拟环境：

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

2、安装常用库：

pip install numpy scipy matplotlib pillow scikit-learn

3、安装 jupyter：

pip install jupyter

4、启动 jupyter：

jupyter notebook

PyTorch 使用示例

以下是一个简单的 PyTorch 使用示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features
实例化模型
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)
训练模型
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0
print('Finished Training')

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，包括安装 Python、pip、PyTorch 以及配置开发环境，通过以上步骤，您应该能够成功搭建 PyTorch 开发环境，并开始进行深度学习相关的研究和开发工作。

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