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本文介绍了在Ubuntu操作系统下配置深度学习环境的方法，涵盖了安装CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等常用深度学习框架的步骤，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
安装显卡驱动
安装 CUDA 和 cuDNN
安装深度学习框架
测试深度学习环境

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为众多研究和开发者的热门话题，Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，凭借其稳定性、安全性和丰富的软件资源，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 系统下配置深度学习环境。

系统准备

确保你的 Ubuntu 系统版本为 16.04 或以上，如果系统版本较低，可以通过以下命令升级：

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装显卡驱动

深度学习通常需要依赖高性能的显卡进行计算，NVIDIA 显卡是目前最常用的选择，以下是安装 NVIDIA 显卡驱动的步骤：

1、查看当前显卡型号：

nvidia-smi

2、下载并安装显卡驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<版本号>

3、重启计算机，确保显卡驱动正常工作：

nvidia-smi

安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA 是 NVIDIA 提供的用于高性能计算的并行计算平台，cuDNN 是基于 CUDA 的深度神经网络库，以下是安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤：

1、下载 CUDA Toolkit：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/rs.redmond وخ3л καθ4λ3/CUDA/CUDA Toolkit/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

2、安装 CUDA Toolkit：

sudo sh cuda_11.0.3_450.51.05_linux.run

3、配置环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4、下载并安装 cuDNN：

wget https://developer.download.microsoft.com.edgesm.net/rs.redmond/m1t9.5l3/cudnn/cudnn-8.0.4.30-linux-x64-v8.0.4.30-tf-ga.tgz
tar -zxvf cudnn-8.0.4.30-linux-x64-v8.0.4.30-tf-ga.tgz
sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include
sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64

安装深度学习框架

目前常用的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以下是安装 TensorFlow 和 PyTorch 的步骤：

1、安装 TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

2、安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

测试深度学习环境

配置完成后，可以通过以下命令测试 TensorFlow 和 PyTorch 是否正常工作：

1、测试 TensorFlow：

import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))

2、测试 PyTorch：

import torch
print(torch.sum(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])))

如果输出结果正确，那么恭喜你，深度学习环境配置成功！

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Ubuntu：ubuntu启动后黑屏

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