[Linux操作系统]Ubuntu 下打造高效机器学习环境|基于ubuntu,Ubuntu 机器学习环境，Ubuntu下构建顶级机器学习环境，全方位指南与实践,Linux操作系统,云主机博士

[Linux操作系统]Ubuntu 下打造高效机器学习环境|基于ubuntu,Ubuntu 机器学习环境，Ubuntu下构建顶级机器学习环境，全方位指南与实践

[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024

[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE

[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务

[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台

本文介绍了如何在Ubuntu操作系统下构建高效的机器学习环境。通过详细步骤，展示了基于Ubuntu的机器学习环境搭建过程，旨在为开发者提供便捷、高效的开发体验。

本文目录导读：

选择合适的 Ubuntu 版本
安装 CUDA 和 cuDNN
安装 Python 和相关库
配置环境变量
测试环境

随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，越来越多的研究人员和开发者开始涉足这一领域，Ubuntu 作为一款广受欢迎的操作系统，以其稳定性、安全性和开源特性，成为了许多开发者的首选，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。

选择合适的 Ubuntu 版本

我们需要选择一个合适的 Ubuntu 版本，Ubuntu 18.04 LTS 和 Ubuntu 20.04 LTS 是比较稳定和受欢迎的版本，LTS（Long Term Support）表示长期支持版本，具有更长的更新周期和更稳定的性能，我们推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS。

安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 和 cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度学习计算的库，可以显著提高 GPU 的计算性能，以下是安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

1、安装 NVIDIA 驱动：打开终端，输入以下命令安装 NVIDIA 驱动。

   sudo apt update
   sudo apt install nvidia-driver-460

2、安装 CUDA：前往 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，选择合适版本的.run 文件，下载完成后，打开终端，运行以下命令安装 CUDA。

   sudo sh cuda_XX.XX.XX_XXX.run

XX.XX.XX 是 CUDA 的版本号，XXX 是操作系统的位数。

3、安装 cuDNN：前往 NVIDIA 官网下载 cuDNN，选择与 CUDA 版本对应的版本，下载完成后，解压 cuDNN 压缩包，将其中的文件移动到 CUDA 目录下。

   sudo cp -r /path/to/cudnn_version/cudnn_version.tgz /usr/include
   sudo tar -xvf cudnn_version.tgz
   sudo cp -r /usr/include/cudnn_version/* /usr/local/cuda/include
   sudo cp -r /path/to/cudnn_version/lib/* /usr/local/cuda/lib64

/path/to/cudnn_version 是 cuDNN 压缩包的路径。

安装 Python 和相关库

1、安装 Python：Ubuntu 20.04 LTS 默认安装了 Python 3.8，但为了更好的兼容性，我们建议安装 Python 3.6 或 3.7，打开终端，输入以下命令安装 Python 3.7。

   sudo apt install python3.7 python3.7-dev

2、安装 pip：pip 是 Python 的包管理工具，用于安装 Python 库，打开终端，输入以下命令安装 pip。

   sudo apt install python3.7-pip

3、安装相关库：在终端中，使用 pip 安装以下库：

   pip3 install numpy scipy matplotlib scikit-learn pandas tensorflow-gpu torch torchvision

这些库是机器学习中常用的库，包括数值计算、绘图、数据分析和深度学习框架等。

配置环境变量

为了方便在终端中使用 Python 和相关库，我们需要配置环境变量，打开终端，输入以下命令编辑 bash 配置文件。

sudo nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

保存并退出编辑器，然后输入以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

测试环境

我们的机器学习环境已经搭建完成，为了验证环境是否正常工作，我们可以尝试运行一个简单的 TENSorFlow 程序。

打开终端，输入以下命令：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果终端输出了随机矩阵的求和结果，那么恭喜你，机器学习环境搭建成功！

以下是 50 个中文相关关键词：

Ubuntu, 机器学习, 环境搭建, CUDA, cuDNN, Python, pip, TensorFlow, PyTorch, NumPy, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn, Pandas, 深度学习, GPU, 驱动, 操作系统, 长期支持, 安装, 配置, 环境变量, 测试, 稳定, 高效, 开源, 计算, 性能, 框架, 库, 终端, 命令, 脚本, 文件, 编辑, 保存, 退出, 激活, 验证, 程序, 输出, 结果, 随机, 矩阵, 求和, 搭建成功, 祝贺, 研究人员, 开发者, 人工智能, 技术发展, 位数, 压缩包, 路径, 移动, 解压

本文标签属性：

Ubuntu：ubuntu20.04安装教程

Ubuntu 机器学习环境：ubuntu universe