ubuntu20.04 anaconda pytorch
时间: 2025-03-04 14:53:32 浏览: 30
### 如何在Ubuntu 20.04 使用 Anaconda 安装配置 PyTorch
#### 准备工作
确保系统已更新至最新状态并安装必要的依赖项。对于 Ubuntu 20.04,建议先执行以下命令来获取最新的软件包列表和升级现有程序[^1]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装 Anaconda 或 Miniconda
可以选择安装完整的 Anaconda 发行版或是更轻量级的 Miniconda 来管理 Python 环境及其依赖关系。这里推荐使用 Miniconda 进行快速部署[^2]:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
按照提示完成安装过程,并重启终端使更改生效。
#### 创建新的 Conda 环境
为了保持项目的独立性和稳定性,应该为每个项目创建单独的 conda 环境。下面的例子展示了如何基于特定版本的 Python (例如 3.8) 构建一个新的环境[^3]:
```bash
conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv
```
#### 安装 PyTorch 及其依赖库
一旦激活了新环境,则可以继续通过 `conda` 或者官方提供的 URL 下载适合当前系统的预编译二进制文件来进行 PyTorch 的安装[^4]。考虑到兼容性问题,在此选择 CUDA 11.7 和 cuDNN 对应版本作为 GPU 加速支持的一部分:
```bash
# 方法一:利用 conda 渠道直接安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
# 方法二:如果遇到任何问题可尝试从官方网站下载 whl 文件并通过 pip 安装
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117/
```
以上两种方法都可以实现 PyTorch 在带有 NVIDIA 显卡的支持下的成功安装。需要注意的是,具体使用的 PyTorch 版本号可能会随着时间和需求变化而有所不同,请访问 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新指导信息。
#### 验证安装是否成功
最后一步是验证 PyTorch 是否能够正常运行以及确认它能否检测到可用的 GPU 设备。可以通过导入模块并在交互模式下调用相应函数测试这一点:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
```
上述代码片段会打印出 True 表明 GPU 已被识别;同时也会显示所安装的 PyTorch 版本号。
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