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
本文介绍了在Ubuntu操作系统下搭建机器学习环境的方法。内容涵盖了从系统配置到安装必要的库和框架，如Tensorflow、PyTorch等，旨在为机器学习开发者提供一个高效、稳定的开发平台。
本文目录导读：
随着人工智能技术的快速发展，机器学习成为了众多科研人员和开发者的研究热点，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，凭借其稳定性、安全性以及丰富的软件资源，成为了搭建机器学习环境的理想选择，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下搭建一个高效的机器学习环境。
系统要求与准备工作
1、系统要求
在搭建机器学习环境之前，首先确保你的 Ubuntu 系统满足以下要求：
- Ubuntu 18.04 或更高版本
- 至少 8GB 内存
- 64 位处理器
- 至少 100GB 硬盘空间
2、准备工作
- 更新系统：打开终端，输入以下命令更新系统：
sudo apt update sudo apt upgrade
- 安装必要的依赖：安装以下依赖软件包：
sudo apt install build-essential cmake git python3-dev python3-pip
安装 Python 与相关库
1、安装 Python
Ubuntu 18.04 默认预装了 Python 3.6，但为了更好地支持机器学习框架，我们建议安装 Python 3.8，输入以下命令安装 Python 3.8：
sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-distutils
2、安装相关库
在终端中，使用以下命令安装常用的机器学习库：
pip3 install numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow torch torchvision jupyter
安装深度学习框架
1、安装 TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的一款优秀的深度学习框架，在终端中，输入以下命令安装 TensorFlow：
pip3 install tensorflow
2、安装 PyTorch
PyTorch 是一款由 Facebook 开发的深度学习框架，具有极高的灵活性和易用性，在终端中，输入以下命令安装 PyTorch：
pip3 install torch torchvision
安装 jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一款基于 Web 的交互式计算环境，非常适合进行机器学习实验，在终端中，输入以下命令安装 Jupyter Notebook：
pip3 install jupyter
配置环境变量
为了方便使用 Python 相关库和工具，我们需要将它们添加到环境变量中，打开终端，输入以下命令编辑~/.bashrc 文件：
nano ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
保存并退出编辑器，然后输入以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
测试环境
1、测试 Python
在终端中，输入以下命令测试 Python 是否安装成功：
python3.8 --version
2、测试 TensorFlow
在终端中，输入以下命令测试 TensorFlow 是否安装成功：
python3.8 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
3、测试 PyTorch
在终端中，输入以下命令测试 PyTorch 是否安装成功：
python3.8 -c 'import torch; print(torch.__version__)'
4、测试 Jupyter Notebook
在终端中，输入以下命令启动 Jupyter Notebook：
jupyter notebook
浏览器会自动打开并显示 Jupyter Notebook 的界面，表示环境搭建成功。
本文详细介绍了如何在 Ubuntu 下搭建一个高效的机器学习环境，包括系统要求、准备工作、安装 Python 与相关库、安装深度学习框架、配置环境变量以及测试环境，通过遵循本文的步骤，你将能够成功搭建一个适用于机器学习的 Ubuntu 环境。
以下为 50 个中文相关关键词：
Ubuntu, 机器学习, 环境搭建, Python, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Notebook, 深度学习框架, 系统要求, 准备工作, 安装库, 配置环境变量, 测试环境, 人工智能, 数据科学, 自然语言处理, 计算机视觉, 语音识别, 推荐系统, 强化学习, 神经网络, 卷积神经网络, 循环神经网络, 长短时记忆网络, 集成学习, 决策树, 支持向量机, 随机森林, K-近邻, 梯度提升机, 深度学习, 模型训练, 模型评估, 数据预处理, 特征工程, 超参数优化, 交叉验证, 数据可视化, 机器学习竞赛, 机器学习平台, 机器学习工具, 机器学习书籍, 机器学习教程, 机器学习案例, 机器学习应用, 机器学习前景, 机器学习发展趋势, 机器学习框架
本文标签属性：
Ubuntu：ubuntu24.04
Ubuntu 机器学习环境：ubuntu基础教学
