[Linux操作系统]Ubuntu 下搭建高效机器学习环境全攻略|基于ubuntu,Ubuntu 机器学习环境，Ubuntu下打造极致机器学习环境，全方位搭建指南,Linux操作系统,云主机博士

[Linux操作系统]Ubuntu 下搭建高效机器学习环境全攻略|基于ubuntu,Ubuntu 机器学习环境，Ubuntu下打造极致机器学习环境，全方位搭建指南

[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

本文详细介绍如何在Ubuntu操作系统下搭建高效的机器学习环境。内容涵盖系统配置、必备软件安装、Python环境搭建、常用机器学习库和框架的安装，以及性能优化策略，助力用户在Ubuntu平台上高效开展机器学习工作。

本文目录导读：

选择合适的 Ubuntu 版本
安装 CUDA 和 cuDNN
安装 Python 和相关库
安装深度学习框架
配置 Jupyter Notebook
优化系统性能

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员和开发者选择在 Ubuntu 操作系统上搭建机器学习环境，Ubuntu 以其稳定性、安全性和丰富的开源软件资源，成为了机器学习领域的热门选择，本文将为您详细介绍如何在 Ubuntu 下搭建一个高效、稳定的机器学习环境。

选择合适的 Ubuntu 版本

您需要选择一个合适的 Ubuntu 版本，Ubuntu 18.04 LTS 和 Ubuntu 20.04 LTS 是较为稳定和广泛使用的版本，LTS（Long Term Support）表示长期支持版本，具有更长的更新周期和更稳定的性能。

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 推出的一款并行计算平台和编程模型，用于在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上进行高性能计算，您需要从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，然后按照以下步骤进行安装：

（1）解压下载的 CUDA Toolkit 压缩包；

（2）进入解压后的目录，运行sudo ./cuda_installer.run 命令；

（3）按照安装向导的提示完成安装。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个深度神经网络库，用于加速深度学习算法在 GPU 上的计算，安装 cuDNN 的步骤如下：

（1）从 NVIDIA 官网下载 cuDNN 压缩包；

（2）解压 cuDNN 压缩包；

（3）将解压后的 cuDNN 文件夹移动到 CUDA Toolkit 目录下的nvcc 文件夹中；

（4）在 CUDA Toolkit 目录下创建一个名为include 的文件夹，并将 cuDNN 压缩包中的include 文件夹移动到其中；

（5）在 CUDA Toolkit 目录下创建一个名为lib 的文件夹，并将 cuDNN 压缩包中的lib 文件夹移动到其中。

安装 Python 和相关库

1、安装 Python

在 Ubuntu 上，Python 3.x 是默认的 Python 版本，为了方便管理不同版本的 Python，可以使用pyenv 工具，安装pyenv：

sudo apt-get install -y libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev 
    libmysqlclient-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils 
    tk-dev libgdbm-dev libnss3-dev libffi-dev liblzma-dev
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv

安装 Python 3.8：

pyenv install 3.8.0
pyenv global 3.8.0

2、安装相关库

在 Python 环境中，安装以下相关库：

pip install numpy scipy pandas scikit-learn matplotlib seaborn jupyter

安装深度学习框架

主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何安装。

1、安装 TensorFlow

在 Python 环境中，安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

在 Python 环境中，安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

配置 Jupyter Notebook

为了方便进行机器学习实验，可以配置 Jupyter Notebook，安装 Jupyter：

pip install jupyter

启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

优化系统性能

1、关闭 Swap

为了提高系统性能，建议关闭 Swap，在终端中运行以下命令：

sudo swapoff -a

2、优化磁盘性能

使用fstrim 命令定期清理磁盘空间：

sudo fstrim /

3、开启英特尔的节能技术

如果您的电脑支持英特尔的节能技术，可以在 BIOS 中开启。

至此，您已经在 Ubuntu 下搭建了一个高效、稳定的机器学习环境，下面是 50 个中文相关关键词：

Ubuntu, 机器学习, 环境搭建, CUDA, cuDNN, Python, 库, 深度学习框架, TensorFlow, PyTorch, Keras, Jupyter Notebook, 系统优化, Swap, 磁盘性能, 节能技术, 人工智能, 数据分析, 模型训练, 模型评估, 算法研究, 开源软件, 代码共享, 学术交流, 研究进展, 技术分享, 人才培养, 创新创业, 应用场景, 实际案例, 成果转化, 产业发展, 技术瓶颈, 竞争优势, 技术创新, 产业变革, 跨界融合, 人才培养, 国际合作, 产学研结合, 创新平台, 政策支持, 市场需求, 项目孵化, 产业升级, 资源整合, 发展趋势。

本文标签属性：

Ubuntu：ubuntu系统

Ubuntu 机器学习环境：ubuntu教学视频