ubuntul深度学习
时间: 2025-01-10 13:49:39 浏览: 30
### 设置 Ubuntu 上的深度学习环境
#### 更换国内软件源
为了加速软件包的下载速度,在配置深度学习环境之前建议更换为国内的软件源。可以编辑 `/etc/apt/sources.list` 文件,替换为阿里云或清华大学等提供的镜像站点[^1]。
#### 安装 GPU 驱动程序
对于配备 NVIDIA 显卡并希望利用其进行计算加速的情况,需先安装合适的 GPU 驱动程序。通过访问官方NVIDIA网站,按照所使用的硬件型号挑选适合Ubuntu 20.04 LTS系统的驱动版本,并遵循提示完成安装过程[^3]。
#### 安装 Anaconda
Anaconda 是一个广泛采用的数据科学平台,包含了大量预编译好的Python库。可以从清华镜像站获取最新的Anaconda发行版文件 `Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
```
这一步骤将引导用户完成整个安装流程,包括路径选择以及初始化设置等内容[^4]。
#### PyTorch CPU 版本安装
如果暂时不需要GPU支持,则可以直接使用pip工具安装PyTorch的CPU版本。打开终端输入以下指令即可快速部署:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
#### CUDA 和 cuDNN 的安装
当准备就绪要启用GPU加速功能时,就需要额外安装CUDA Toolkit与cuDNN库。根据个人需求选取对应版本号后依照文档说明逐步实施安装动作。通常情况下推荐选用较新但稳定发布的组合形式以确保兼容性良好。
#### PyTorch GPU 支持安装
一旦确认上述组件均已妥善安置完毕,便可通过指定URL的方式引入带有CUDA支持特性的PyTorch轮子(wheel)。具体做法参照官方网站给出的例子调整参数适应本地情况再加以应用。
#### TensorFlow 安装
除了PyTorch之外,TensorFlow也是一个非常受欢迎的选择之一。同样地,借助于pip能够轻松实现该框架及其依赖项的一键式装配工作。针对不同场景可以选择不同的分支来进行适配,比如仅限CPU或是同时兼顾多款主流显卡型号的支持选项[^2]。
阅读全文
相关推荐









