python深度学习环境配置乌邦图
时间: 2025-04-27 15:26:34 浏览: 29
### Ubuntu 上配置 Python 深度学习环境
#### 创建虚拟环境
为了保持项目的独立性和整洁,在开始之前应该先创建一个新的虚拟环境。这可以通过 `venv` 或者 `conda` 来完成。对于大多数情况来说,使用 `venv` 是足够的。
```bash
python3 -m venv my_deep_learning_env
source my_deep_learning_env/bin/activate
```
一旦激活了新的虚拟环境,就可以继续安装所需的库和工具[^1]。
#### 安装 PyTorch 或其他深度学习框架
有两种主要的方式可以在 Ubuntu 终端中设置深度学习环境:
- **直接通过命令行**:可以直接在 Ubuntu 的终端中操作,创建虚拟环境并安装 PyTorch。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
- **通过 PyCharm IDE**:也可以选择安装 PyCharm 并在其内置的终端里执行上述相同的步骤来进行安装。这两种方法的效果相同,具体取决于个人偏好[^2]。
#### 安装 GPU 驱动程序 (如果适用)
如果有计划利用 NVIDIA 显卡加速计算,则还需要确保已正确安装相应的 CUDA 工具包以及 cuDNN 库。最简便的方法之一就是采用官方提供的自动安装器来获取最新的稳定版驱动程序。
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
reboot
```
这条指令会自动检测系统硬件需求,并下载匹配版本的 NVIDIA 驱动程序[^3]。
#### 注意事项
建议为每一个不同的深度学习框架单独建立各自的虚拟环境,比如 TensorFlow 可以放在另一个环境中管理。这样做有助于避免不同框架之间的依赖冲突问题,同时也便于维护各个项目的纯净性。
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