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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统下配置PyTorch环境的步骤，涵盖了安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及PyTorch的安装和验证过程，为用户提供了清晰的指南，助力顺利搭建深度学习开发环境。

本文目录导读：

系统环境准备
安装 PyTorch
配置 PyTorch 项目

在深度学习领域，PyTorch 是一款非常受欢迎的框架，其易用性和动态计算图特性使其成为众多研究者和开发者的首选，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch，帮助读者快速搭建深度学习环境。

系统环境准备

1、安装 Ubuntu

确保你的电脑已经安装了 Ubuntu 操作系统，Ubuntu 18.04 或更高版本均可。

2、更新系统

在终端中输入以下命令，更新系统包：

sudo apt update
sudo apt upgrade

3、安装 CUDA

PyTorch 支持使用 GPU 加速，因此需要安装 CUDA，访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

选择合适的版本下载，然后按照官方文档进行安装。

4、安装 cuDNN

下载 cuDNN 库，并将其解压到 CUDA 目录下：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

安装 PyTorch

1、安装 Python

在终端中输入以下命令，安装 Python 和 pip：

sudo apt install python3 python3-pip

2、创建 Python 虚拟环境

为了更好地管理项目依赖，建议创建 Python 虚拟环境，安装 virtualenv：

pip3 install virtualenv

创建虚拟环境：

virtualenv --no-site-packages .env

激活虚拟环境：

source .env/bin/activate

3、安装 PyTorch

访问 PyTorch 官网，选择合适的版本和配置：

https://pytorch.org/get-started/locally/

根据你的系统环境和 CUDA 版本，复制对应的命令到终端中执行。

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

4、验证安装

在终端中输入以下命令，验证 PyTorch 是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出了 PyTorch 的版本号，则表示安装成功。

配置 PyTorch 项目

1、创建项目目录

在合适的位置创建一个项目目录，并在其中创建一个名为requirements.txt 的文件，用于记录项目依赖。

2、配置项目依赖

在requirements.txt 文件中，添加以下内容：

torch
torchvision
torchaudio

3、使用 PyTorch

在项目目录中创建 Python 文件，开始编写深度学习代码，以下是一个简单的 PyTorch 示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(50 * 4 * 4, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 50 * 4 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
初始化模型
model = Model()
定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
训练模型
for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 2000:.3f}')
            running_loss = 0.0
print('Finished Training')

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统下配置 PyTorch，包括系统环境准备、安装 PyTorch、配置项目等步骤，通过本文的指导，读者可以快速搭建深度学习环境，开始进行深度学习研究和开发。