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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。

以下为 50 个中文相关关键词：

Ubuntu, PyTorch, 配置, Python, pip, 虚拟环境, CUDA, cuDNN, 深度学习, 模型, 损失函数, 优化器, 神经网络, GPU, 加速, 框架, 环境变量, 安装, 验证, 测试, 代码, 模拟, 数据, 前向传播, 反向传播, 研究与开发, 平台, 系统要求, 安装命令, 配置步骤, 模型训练, 模型评估, 模型部署, 模型优化, 模型调参, 模型可视化, 数据预处理, 数据增强, 数据集, 标准化, 归一化, 批量处理, 随机数, 张量, 矩阵运算, 激活函数, 卷积神经网络

本文标签属性：

Torch环境配置 Ubuntu PyTorch：torch.version.cuda none

Ubuntu PyTorch 配置：ubuntu配置python