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本文介绍了如何在Ubuntu操作系统上配置深度学习环境，详细讲解了从系统安装到深度学习框架搭建的步骤，包括必要的依赖安装和配置，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
安装深度学习框架
安装其他常用工具
测试深度学习环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了研究与应用的热点，Ubuntu 作为一款广泛使用的开源操作系统，因其稳定性和强大的社区支持，成为了深度学习开发者的首选平台，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 上配置深度学习环境，帮助读者快速上手。

系统准备

1、安装 Ubuntu

确保你的计算机上安装了 Ubuntu 操作系统，可以从官方网站下载最新的 Ubuntu 版本，并按照安装向导完成安装。

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

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于深度学习中的 GPU 加速。

1、安装 NVIDIA 驱动

确保你的计算机上安装了 NVIDIA 显卡驱动，可以在 NVIDIA 官网下载最新的驱动，或者使用以下命令自动安装：

sudo ubuntu-drivers autoinstall

2、安装 CUDA Toolkit

从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit，选择适合你的操作系统和 GPU 版本的安装包，下载后，打开终端，切换到下载目录，运行以下命令安装：

sudo sh cuda_XX.XX.XX_XXX.run

XX.XX.XX 为 CUDA Toolkit 的版本号，XXX 为操作系统的位数。

3、配置环境变量

安装完成后，打开~/.bashrc 文件，在文件末尾添加以下内容：

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

XX.XX.XX 为 CUDA Toolkit 的版本号，保存并关闭文件，然后在终端中运行source ~/.bashrc 使变量生效。

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，支持 CPU 和 GPU 计算。

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架，同样支持 CPU 和 GPU 计算。

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 和 Theano 作为后端。

pip install keras

安装其他常用工具

1、安装 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个交互式计算平台，可以方便地进行代码编写和结果展示。

pip install jupyter

2、安装 TensorBoard

TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，用于展示训练过程和结果。

pip install tensorboard

3、安装 Matplotlib

Matplotlib 是一个绘图库，用于绘制图表和可视化数据。

pip install matplotlib

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中输入以下命令，运行一个简单的 TensorFlow 程序：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello.numpy())

2、测试 PyTorch

在终端中输入以下命令，运行一个简单的 PyTorch 程序：

import torch
hello = torch.tensor('Hello, PyTorch!')
print(hello)

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 上配置深度学习环境，包括安装 CUDA、TensorFlow、PyTorch 等常用框架和工具，通过这篇文章，读者可以快速搭建一个适合深度学习的开发环境，为后续的学习和研究打下基础。

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本文标签属性：

Ubuntu：ubuntu touch

Ubuntu 深度学习配置：deepin 基于ubuntu