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本文介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的详细步骤，包括安装CUDA、cuDNN、Python以及相关深度学习框架，旨在帮助用户快速搭建适用于深度学习的Ubuntu系统环境。

本文目录导读：

系统要求
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
配置环境变量
测试环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为科研和工业界的热点，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，因其稳定性和强大的社区支持，成为许多深度学习开发者的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境，帮助读者快速上手。

系统要求

在进行深度学习环境配置之前，首先确保你的 Ubuntu 系统满足以下要求：

1、Ubuntu 16.04 或更高版本

2、至少 8GB 内存

3、64 位处理器

4、独立显卡（推荐使用 NVIDIA GPU）

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，可以帮助深度学习框架高效地利用 GPU 进行计算，访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，选择适合你系统的版本。

下载完成后，打开终端，切换到下载目录，运行以下命令：

sudo sh cuda_XX.XX.XX_YYYY-YY-YY_linux.run

XX.XX.XX 表示 CUDA 版本，YYYY-YY-YY 表示发布日期，安装过程中，根据提示选择合适的安装路径。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，可以加速深度学习模型的训练，访问 NVIDIA 官网下载 cuDNN，选择与 CUDA 版本兼容的版本。

下载完成后，解压 cuDNN 压缩包，将include 和lib 目录下的文件分别复制到 CUDA 安装目录下的相应位置。

安装深度学习框架

1、TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的一款流行的深度学习框架，安装 Python 和 pip：

sudo apt-get install python3-pip

使用 pip 安装 TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu

2、PyTorch

PyTorch 是由 Facebook 开发的一款深度学习框架，具有动态计算图的特点，安装 PyTorch：

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

3、Keras

Keras 是一款高层神经网络API，可以方便地构建和训练深度学习模型，安装 Keras：

pip3 install keras

配置环境变量

为了方便访问 CUDA 和 cuDNN，需要将它们添加到环境变量中，打开终端，编辑~/.bashrc 文件：

sudo gedit ~/.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

保存并退出编辑器，然后在终端中运行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

测试环境

1、测试 TensorFlow：

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

2、测试 PyTorch：

python3 -c "import torch; torch.manual_seed(0); print(torch.sum(torch.randn(1000, 1000)))"

3、测试 Keras：

python3 -c "from keras.datasets import mnist; (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(); print(x_train.shape)"

如果以上命令都能正常输出结果，说明深度学习环境配置成功。

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境的方法，包括安装 CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等深度学习框架，通过本文的指导，读者可以快速搭建一个功能完善的深度学习环境，为后续的深度学习研究和应用打下基础。

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