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本文介绍了在Ubuntu操作系统下搭建高效机器学习环境的全面攻略。内容涵盖从系统配置到安装各类机器学习框架的详细步骤，旨在为读者提供一个基于Ubuntu的完整机器学习开发环境。
本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已成为科技领域的一大热点，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，凭借其稳定性、安全性以及丰富的软件资源，成为了许多机器学习工程师的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下搭建一个高效、稳定的机器学习环境。
系统准备
1、安装 Ubuntu
确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统，可以从官方网站下载最新的 Ubuntu 版本，并按照提示完成安装。
2、更新系统
安装完成后，打开终端，输入以下命令更新系统：
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 Python 及相关库
1、安装 Python
Ubuntu 默认安装了 Python 2.7，但为了更好地支持机器学习，我们需要安装 Python 3.x，在终端输入以下命令：
sudo apt install python3 python3-pip
2、安装常用库
在终端输入以下命令安装常用的 Python 库：
sudo pip3 install numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow torch torchvision jupyter
配置 Python 虚拟环境
1、安装 virtualenv
为了更好地管理项目依赖，我们使用 virtualenv 创建独立的 Python 虚拟环境，在终端输入以下命令：
sudo pip3 install virtualenv
2、创建虚拟环境
在项目目录下创建一个名为env 的虚拟环境：
virtualenv -p /usr/bin/python3 env
3、激活虚拟环境
在终端输入以下命令激活虚拟环境：
source env/bin/activate
安装深度学习框架
1、安装 TensorFlow
在虚拟环境中，输入以下命令安装 TensorFlow：
pip install tensorflow
2、安装 PyTorch
在虚拟环境中，输入以下命令安装 PyTorch：
pip install torch torchvision
安装 Jupyter Notebook
在虚拟环境中，输入以下命令安装 Jupyter Notebook：
pip install jupyter
在终端输入以下命令启动 Jupyter Notebook：
jupyter notebook
配置 CUDA 和 cuDNN
1、安装 CUDA
从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，根据你的操作系统版本选择合适的版本，然后按照官方文档进行安装。
2、安装 cuDNN
从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，然后将其解压到 CUDA Toolkit 的安装目录下。
3、配置环境变量
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
在终端输入source ~/.bashrc 使配置生效。
测试环境
1、测试 Python
在终端输入以下命令，查看 Python 版本：
python --version
2、测试 TensorFlow
在 Jupyter Notebook 中输入以下代码，测试 TensorFlow 是否安装成功：
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
3、测试 PyTorch
在 Jupyter Notebook 中输入以下代码，测试 PyTorch 是否安装成功：
import torch print(torch.__version__)
至此，你已经成功搭建了一个高效的 Ubuntu 机器学习环境，你可以开始进行各种机器学习实验和项目开发了。
以下是 50 个中文相关关键词：
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本文标签属性：
Ubuntu 机器学习环境：ubuntu编程环境搭建
