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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统上配置深度学习环境的方法，包括安装CUDA、cuDNN、Python及相关的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。通过这些步骤，用户可以在Ubuntu系统中高效地搭建深度学习开发环境。

本文目录导读：

系统准备
安装 Python 和相关库
安装深度学习框架
安装 CUDA 和 cuDNN
测试深度学习环境

随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了当前的热门话题，而 Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，凭借其稳定性、安全性和易用性，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，帮助读者快速搭建属于自己的深度学习平台。

系统准备

1、安装 Ubuntu

确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 操作系统，如果没有，可以访问 Ubuntu 官方网站下载最新的 ISO 镜像文件，并按照官方教程进行安装。

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 Python 和相关库

1、安装 Python

Ubuntu 默认已经预装了 Python 2.7 和 Python 3.x，为了方便管理，我们可以使用 pip 工具安装 Python 3.x 的相关库，安装 pip：

sudo apt install python3-pip

2、安装相关库

安装一些常用的 Python 库，如 numpy、pandas、matplotlib 等：

pip3 install numpy pandas matplotlib

安装深度学习框架

1、安装 TensorFlow

TensorFlow 是目前最流行的深度学习框架之一，下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow。

安装 TensorFlow 的依赖库：

sudo apt install bazel

下载 TensorFlow 源代码：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

进入 TensorFlow 源代码目录，编译安装：

cd tensorflow
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-*.whl

2、安装 PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，下面介绍如何在 Ubuntu 上安装 PyTorch。

安装 PyTorch 的依赖库：

sudo apt install libopenmpi-dev

下载 PyTorch 源代码：

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git

进入 PyTorch 源代码目录，编译安装：

cd pytorch
python3 setup.py install

安装 CUDA 和 cuDNN

1、安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台，可以显著提高深度学习任务的运算速度，访问 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit，然后按照官方教程进行安装。

2、安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，与 CUDA 配合使用可以进一步提高深度学习任务的运算速度，访问 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN，然后将其解压到 CUDA Toolkit 的安装目录下。

测试深度学习环境

1、测试 TensorFlow

在终端中输入以下命令，如果输出正常，则表示 TensorFlow 安装成功：

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2、测试 PyTorch

在终端中输入以下命令，如果输出正常，则表示 PyTorch 安装成功：

python3 -c "import torch; print(torch.sum(torch.randn(1000, 1000)))"

至此，你已经成功配置了 Ubuntu 上的深度学习环境，你可以开始编写和训练自己的深度学习模型了。

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本文标签属性：

Ubuntu：ubuntu24.04

Ubuntu 深度学习配置：ubuntu deepin