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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:
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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Ubuntu PyTorch 配置:ubuntu配置pytorch环境