推荐阅读:
[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
本文详细介绍了在Ubuntu操作系统中配置深度学习环境的过程,包括安装深度软件中心以及相关深度学习工具,旨在帮助用户高效搭建适用于深度学习的开发平台。
本文目录导读:
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为科研和产业界的热门话题,Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统,拥有强大的社区支持和丰富的软件资源,是深度学习开发者的首选平台,本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统中配置深度学习环境,帮助读者快速上手。
系统准备
1、安装 Ubuntu
确保你的计算机上已安装 Ubuntu 操作系统,可以从官方网站下载最新的 Ubuntu 版本,并根据官方教程进行安装。
2、更新系统
在安装完 Ubuntu 后,首先需要更新系统软件包,打开终端,执行以下命令:
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型,是深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等运行在 GPU 上的基础。
1、安装 NVIDIA 驱动
打开终端,执行以下命令安装 NVIDIA 驱动:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-<version>
其中<version>
是你需要的驱动版本,可以从 NVIDIA 官方网站查询。
2、安装 CUDA Toolkit
从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit,然后按照以下步骤安装:
- 解压下载的 CUDA Toolkit 压缩包。
- 进入解压后的文件夹,执行sudo ./cuda_<version>.run
命令安装。
- 安装完成后,将 CUDA 的路径添加到环境变量中:
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
安装深度学习框架
1、TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的开源深度学习框架,下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow。
- 安装 Python 和 pip:
sudo apt install python3-pip
- 安装 TensorFlow:
pip3 install tensorflow-gpu
2、PyTorch
PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架,下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 PyTorch。
- 安装 Python 和 pip:
sudo apt install python3-pip
- 安装 PyTorch:
pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装其他常用工具
1、Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一款支持多种编程语言的交互式笔记本,下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 Jupyter Notebook。
pip3 install jupyter
启动 Jupyter Notebook:
jupyter notebook
2、TensorBoard
TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具,下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 TensorBoard。
pip3 install tensorboard
启动 TensorBoard:
tensorboard --logdir=/path/to/your/logs
本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统中配置深度学习环境,包括安装 CUDA、TensorFlow、PyTorch 等框架,以及 Jupyter Notebook、TensorBoard 等常用工具,通过本文的介绍,读者可以快速搭建一个完整的深度学习开发环境,为后续的深度学习研究和应用打下基础。
关键词:Ubuntu, 深度学习, 配置, CUDA, TensorFlow, PyTorch, NVIDIA, 驱动, 框架, Jupyter Notebook, TensorBoard, Python, pip, GPU, 人工智能, 编程, 开源, 交互式笔记本, 可视化, 研究与应用, 操作系统, 社区支持, 软件资源, 系统准备, 更新, 安装, 解压, 路径, 环境变量, 启动, 日志
本文标签属性:
Ubuntu:ubuntu进不了图形界面
Ubuntu 深度学习配置:ubuntu和深度