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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的方法，包括安装深度软件中心以及相关深度学习软件，旨在为用户在Ubuntu平台搭建高效、稳定的深度学习开发环境提供指导。

本文目录导读：

系统要求
安装CUDA
安装 cuDNN
安装深度学习框架
安装其他常用工具
配置 Jupyter Notebook

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为众多研究和开发人员关注的焦点，Ubuntu 作为一款广泛应用于服务器、桌面和云计算领域的操作系统，其稳定性和高性能使其成为深度学习开发者的首选，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置深度学习环境。

系统要求

1、操作系统：Ubuntu 16.04/18.04/20.04

2、CPU：64位处理器

3、内存：至少8GB

4、硬盘：至少100GB

安装CUDA

CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台和编程模型，它可以将 GPU 的计算能力应用于深度学习任务，以下是安装 CUDA 的步骤：

1、访问 NVIDIA 官网，下载 CUDA Toolkit 的安装包。

2、在终端中，切换到下载目录，运行以下命令安装 CUDA Toolkit：

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

其中<version> 和<arch> 分别表示 CUDA Toolkit 的版本和架构。

3、安装完成后，在终端中运行nvcc --version 命令，查看 CUDA 是否安装成功。

安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个用于深度神经网络的库，它能够加速深度学习任务的计算，以下是安装 cuDNN 的步骤：

1、访问 NVIDIA 官网，下载 cuDNN 的安装包。

2、解压下载的 cuDNN 压缩包，将include 和lib 目录下的文件分别复制到 CUDA Toolkit 的相应目录下。

3、在终端中，运行以下命令设置环境变量：

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

安装深度学习框架

主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下是安装 TensorFlow 和 PyTorch 的步骤：

1、安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch：

访问 PyTorch 官网，根据 CUDA 版本选择相应的安装命令，如下：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

安装其他常用工具

1、安装 Git：

   sudo apt-get install git

2、安装 Python：

   sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev python3.6-pip

3、安装 Visual Studio Code：

   sudo apt-get install code

4、安装 SSH：

   sudo apt-get install openssh-server

配置 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款强大的在线代码编辑器，它支持多种编程语言，包括 Python，以下是配置 Jupyter Notebook 的步骤：

1、安装 Jupyter：

   pip install jupyter

2、创建 Jupyter 配置文件：

   jupyter notebook --generate-config

3、修改配置文件，设置 Jupyter Notebook 的密码和端口。

4、启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

至此，Ubuntu 下的深度学习环境配置已完成，您可以开始使用 TensorFlow、PyTorch 等框架进行深度学习任务的开发。

以下为50个中文相关关键词：

Ubuntu, 深度学习, 配置, CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch, Keras, GPU, 编程模型, 神经网络, 人工智能, 安装, 环境变量, 框架, Git, Python, Visual Studio Code, SSH, Jupyter Notebook, 代码编辑器, 服务器, 桌面, 云计算, 操作系统, 并行计算, 加速, 计算能力, 研究与开发, 服务器端, 客户端, 数据分析, 训练模型, 模型部署, 优化, 性能, 稳定性, 高性能, 服务器配置, 虚拟机, 容器, 集群, 分布式计算, 编程语言, 开发工具, 代码调试, 代码优化, 代码管理, 代码分享, 开源项目, 学术研究, 工业应用, 实际应用, 产业应用, 技术创新, 产业发展

本文标签属性：

Ubuntu：ubuntu进不了图形界面

Ubuntu 深度学习配置：深度os ubuntu