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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置PyTorch环境的步骤，包括安装CUDA、cuDNN等依赖库，以及PyTorch的安装与版本选择，旨在帮助用户高效搭建适用于深度学习的开发环境。

本文目录导读：

系统要求
安装Python和pip
安装PyTorch
验证安装
安装CUDA（可选）
安装PyTorch相关库

随着人工智能技术的快速发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，受到了越来越多开发者的青睐，本文将详细介绍如何在Ubuntu操作系统上配置PyTorch环境，帮助读者快速上手。

系统要求

在配置PyTorch环境之前，请确保您的Ubuntu操作系统版本为18.04或20.04，这是因为PyTorch对这两个版本有较好的兼容性，还需要具备以下条件：

1、Python 3.6及以上版本

2、pip 19.0及以上版本

3、GCC 5.4及以上版本

安装Python和pip

1、安装Python

更新系统包列表：

sudo apt update

安装Python 3.8：

sudo apt install python3.8 python3.8-dev

2、安装pip

安装pip：

sudo apt install python3-pip

升级pip到最新版本：

sudo python3 -m pip install --upgrade pip

安装PyTorch

1、选择合适的版本

PyTorch提供了CPU和GPU两种版本，以及预编译和源码编译两种安装方式，根据您的需求和显卡型号，选择合适的版本，以下为常用版本：

- CPU版本：适用于没有独立显卡的电脑

- GPU版本：适用于具有NVIDIA显卡的电脑，需要安装CUDA

2、安装PyTorch

以下为安装CPU版本的命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio

以下为安装GPU版本的命令（需要先安装CUDA）：

pip3 install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

验证安装

安装完成后，可以运行以下Python代码来验证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。

安装CUDA（可选）

如果您需要使用GPU版本的PyTorch，需要安装CUDA，以下为安装CUDA的步骤：

1、下载CUDA Toolkit

前往NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，选择与您的显卡兼容的版本，下载完成后，将其解压到指定目录。

2、设置环境变量

在~/.bashrc文件中添加以下环境变量：

export PATH=/path/to/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

/path/to/cuda为CUDA Toolkit的安装路径。

3、重启终端

重启终端，使环境变量生效。

安装PyTorch相关库

1、安装NumPy

pip3 install numpy

2、安装Matplotlib

pip3 install matplotlib

3、安装Pandas

pip3 install pandas

4、安装Scikit-learn

pip3 install scikit-learn

至此，Ubuntu下PyTorch环境配置完成。

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Ubuntu, PyTorch, 配置, 系统要求, Python, pip, 安装, 验证, CUDA, Toolkit, 环境变量, 终端, 库, NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, 深度学习, 框架, 人工智能, 开发者, 操作系统, 显卡, CPU, GPU, 预编译, 源码编译, CUDA版本, 安装命令, 验证代码, 版本号, 下载, 解压, 路径, 设置, 重启, 相关库, 科学计算, 数据分析, 机器学习, 计算机视觉, 自然语言处理, 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, Transformer, 模型训练, 模型评估, 优化器, 损失函数, 数据增强, 模型部署