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本文详细介绍如何在Ubuntu 20系统中配置PyTorch环境。内容涵盖从系统准备到PyTorch的安装、版本选择及依赖库的配置，旨在帮助用户顺利搭建适合深度学习的开发环境。

本文目录导读：

系统要求
安装CUDA
安装PyTorch
安装其他依赖库
配置Jupyter Notebook

随着人工智能和深度学习技术的快速发展，PyTorch作为一种强大的深度学习框架，受到了越来越多开发者的喜爱，在Ubuntu系统下配置PyTorch环境，可以让开发者更加高效地进行深度学习研究和开发，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上配置PyTorch环境，帮助您顺利搭建开发环境。

系统要求

在开始配置PyTorch之前，请确保您的Ubuntu系统满足以下要求：

1、Ubuntu版本：建议使用Ubuntu 18.04或Ubuntu 20.04。

2、Python版本：建议使用Python 3.6、3.7或3.8。

3、硬件要求：建议使用具有NVIDIA GPU的计算机，以便更好地利用PyTorch的GPU加速功能。

安装CUDA

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以让开发者利用NVIDIA GPU进行高性能计算，安装CUDA是配置PyTorch环境的关键步骤。

1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit，根据您的系统版本和CUDA版本选择对应的安装包。

2、下载完成后，打开终端，切换到下载目录，运行以下命令安装CUDA Toolkit：

```

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_<arch>.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

```

<version>和<arch>分别为CUDA版本和系统架构。

3、安装完成后，编辑~/.bashrc文件，在文件末尾添加以下内容：

```

export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

```

<version>为CUDA版本。

4、重新加载~/.bashrc文件，使环境变量生效：

```

source ~/.bashrc

```

5、验证CUDA安装是否成功，运行以下命令：

```

nvcc --version

```

如果显示CUDA版本信息，则表示安装成功。

安装PyTorch

1、访问PyTorch官方网站，选择适合您系统版本的PyTorch版本。

2、在终端中，运行以下命令安装PyTorch：

```

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

```

如果您使用的是CPU版本的PyTorch，可以将上述命令中的torch替换为torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu。

3、验证PyTorch安装是否成功，运行以下命令：

```

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

```

如果显示PyTorch版本信息，则表示安装成功。

安装其他依赖库

为了更好地使用PyTorch，还需要安装一些其他依赖库，以下是一些常用的依赖库及其安装命令：

1、NumPy：pip install numpy

2、Matplotlib：pip install matplotlib

3、Pandas：pip install pandas

4、Scikit-learn：pip install scikit-learn

5、Jupyter：pip install jupyter

配置Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，可以让您在浏览器中编写和执行Python代码，配置Jupyter Notebook可以提高深度学习开发的便捷性。

1、安装Jupyter Notebook：

```

pip install jupyter

```

2、创建一个新的Jupyter Notebook：

```

jupyter notebook

```

3、在打开的浏览器中，点击“New”，选择“Python 3”创建一个新的Notebook。

4、在Notebook中编写和执行Python代码。

至此，您已经在Ubuntu系统上成功配置了PyTorch环境，可以开始进行深度学习研究和开发了。

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