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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、创建Python虚拟环境、安装PyTorch及其依赖库等关键环节，为用户提供了便捷高效的配置指南。

本文目录导读：

系统要求
安装 Python 和 pip
安装 PyTorch
验证安装
配置 Python 环境
安装 CUDA
安装 cuDNN
测试 PyTorch

随着深度学习技术的快速发展，PyTorch 凭借其易用性和灵活性，已经成为众多科研人员和开发者的首选框架，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境，帮助读者快速搭建自己的深度学习平台。

系统要求

在进行 PyTorch 配置之前，请确保您的 Ubuntu 系统满足以下要求：

1、操作系统：Ubuntu 18.04/20.04

2、Python 版本：Python 3.6 及以上

3、GCC 版本：GCC 7.3 及以上

4、CUDA 版本：CUDA 10.1/10.2（如需使用 GPU 加速）

安装 Python 和 pip

1、安装 Python：

sudo apt update
sudo apt install python3.8 python3.8-dev

2、安装 pip：

sudo apt install python3-pip

安装 PyTorch

1、访问 PyTorch 官网（https://pytorch.org/），根据您的需求选择合适的版本，以下以安装 CPU 版本的 PyTorch 为例：

pip3 install torch torchvision torchaudio

2、如需安装 GPU 版本的 PyTorch，请先安装 CUDA，然后执行以下命令：

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

验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

配置 Python 环境

1、创建虚拟环境：

python3 -m venv pytorch_env

2、激活虚拟环境：

source pytorch_env/bin/activate

3、在虚拟环境中安装所需的库：

pip install numpy matplotlib pillow

安装 CUDA

1、下载 CUDA Toolkit：访问 NVIDIA 官网（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit），根据您的系统版本下载对应的 CUDA Toolkit。

2、安装 CUDA Toolkit：

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

3、配置环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4、验证 CUDA 是否安装成功：

nvcc --version

安装 cuDNN

1、下载 cuDNN：访问 NVIDIA 官网（https://developer.nvidia.com/cudnn），根据您的 CUDA 版本下载对应的 cuDNN。

2、解压 cuDNN 压缩包，将include 和lib 文件夹移动到 CUDA Toolkit 目录下：

sudo cp -r cuda/include /usr/local/cuda
sudo cp -r cuda/lib/x64 /usr/local/cuda/lib

3、配置环境变量：

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

测试 PyTorch

在 Python 环境中运行以下代码，测试 PyTorch 是否能够正常使用：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(50 * 4 * 4, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 50 * 4 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
创建模型实例
model = Model()
定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
模拟数据
x = torch.randn(1, 1, 28, 28)
y = torch.randint(0, 10, (1,))
前向传播
outputs = model(x)
计算损失
loss = criterion(outputs, y)
反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print("Loss:", loss.item())

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch 环境的步骤，包括安装 Python、pip、PyTorch、CUDA 和 cuDNN，通过本文的指导，读者可以快速搭建自己的深度学习平台，为后续的深度学习研究和开发奠定基础。

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Torch环境配置 Ubuntu PyTorch：torch的python版本对应

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