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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的深度学习工具，旨在帮助用户快速搭建一个高效稳定的深度学习平台。

本文目录导读：

系统准备
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
安装其他常用工具
配置环境变量
测试深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为越来越多研究者和开发者的必备技能，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，因其稳定性、兼容性和强大的社区支持，成为深度学习开发者的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下配置深度学习环境，帮助读者快速上手。

系统准备

1、安装 Ubuntu

确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统，可以从 Ubuntu 官网下载最新版本的 ISO 镜像文件，然后使用 USB 创造者工具制作启动盘，按照提示完成安装。

2、更新系统

在终端中输入以下命令，更新系统软件包：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，用于深度学习任务，访问 NVIDIA 官网，下载适合你显卡版本的 CUDA Toolkit，以下以 CUDA Toolkit 11.0 为例：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/public/cuda/11.0.3/network_installers/cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

安装过程中，选择自定义安装，确保安装了 CUDA Toolkit、NVCC 编译器和 cuDNN。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用，从 NVIDIA 官网下载对应版本的 cuDNN 压缩包，然后解压到 CUDA Toolkit 的安装目录下。

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，在终端中执行以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，在终端中执行以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3、安装 Keras

Keras 是一个高层神经网络API，支持 TensorFlow、PyTorch 等框架，在终端中执行以下命令安装 Keras：

pip install keras

安装其他常用工具

1、安装 Jupyter

Jupyter 是一个交互式计算平台，可以方便地编写和运行 Python 代码，在终端中执行以下命令安装 Jupyter：

pip install jupyter

2、安装 TensorBoard

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，用于查看模型训练过程，在终端中执行以下命令安装 TensorBoard：

pip install tensorboard

3、安装 OpenCV

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务，在终端中执行以下命令安装 OpenCV：

pip install opencv-python

配置环境变量

1、修改 bashrc 文件

在终端中执行以下命令，打开 bashrc 文件：

sudo gedit ~/.bashrc

2、添加环境变量

在打开的 bashrc 文件中，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3、保存并退出

保存并关闭 bashrc 文件，然后在终端中执行以下命令，使环境变量生效：

source ~/.bashrc

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中执行以下命令，运行一个简单的 TensorFlow 程序：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2、测试 PyTorch

在终端中执行以下命令，运行一个简单的 PyTorch 程序：

python -c "import torch; print(torch.sum(torch.randn(1000, 1000)))"

如果以上两个命令都能正常运行，说明你的深度学习环境配置成功。