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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全过程,包括安装深度软件中心以及相关深度学习软件,旨在帮助用户快速搭建适用于深度学习的开发环境。
本文目录导读:
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为科研和工业界的热门方向,Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统,被广大科研人员和工程师广泛使用,本文将为您详细介绍如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境,让您轻松上手深度学习项目。
系统准备
1、安装 Ubuntu
确保您的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统,如果没有安装,可以访问 Ubuntu 官网下载最新版本的 ISO 镜像,并按照官方教程进行安装。
2、更新系统
安装完成后,打开终端,输入以下命令更新系统:
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 CUDA 和 cuDNN
1、安装 NVIDIA 驱动
深度学习框架如 Tensorflow 和 PyTorch 需要使用 NVIDIA GPU 加速,确保您的计算机已经安装了 NVIDIA GPU 驱动,可以在 NVIDIA 官网下载最新版本的驱动,并按照教程安装。
2、安装 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 提供的用于 GPU 加速计算的库,在终端中输入以下命令安装 CUDA:
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
3、安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度神经网络加速的库,在 NVIDIA 官网下载 cuDNN 压缩包,然后解压到指定目录,在终端中输入以下命令安装 cuDNN:
cd /path/to/cudnn sudo cp include/cudnn_version.h /usr/include sudo cp lib/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn
安装深度学习框架
1、安装 TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的开源深度学习框架,在终端中输入以下命令安装 TensorFlow:
pip install tensorflow-gpu
2、安装 PyTorch
PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架,在终端中输入以下命令安装 PyTorch:
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
3、安装 Keras
Keras 是一个高级神经网络 API,可以运行在 TensorFlow 和 Theano 之上,在终端中输入以下命令安装 Keras:
pip install keras
配置 Python 环境和虚拟环境
1、安装 Python
在 Ubuntu 中,Python 3.x 默认已经安装,如果需要安装其他版本的 Python,可以使用以下命令:
sudo apt install python3.x
2、安装虚拟环境
虚拟环境可以方便地管理不同项目的依赖,在终端中输入以下命令安装虚拟环境:
pip install virtualenv
3、创建虚拟环境
在项目目录下创建一个虚拟环境:
virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv
4、激活虚拟环境
在终端中输入以下命令激活虚拟环境:
source venv/bin/activate
测试深度学习环境
1、运行 TensorFlow 示例
在虚拟环境中,运行以下命令测试 TensorFlow 是否安装成功:
import tensorflow as tf print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))
2、运行 PyTorch 示例
在虚拟环境中,运行以下命令测试 PyTorch 是否安装成功:
import torch print(torch.add(torch.randn(5, 3), torch.randn(5, 3)))
至此,您已经成功配置了 Ubuntu 下的深度学习环境,您可以开始进行深度学习相关的研究和开发工作。
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本文标签属性:
Ubuntu:ubuntu touch
Ubuntu 深度学习配置:ubuntu deepin