ubuntu20.02深度学习环境配置
时间: 2025-03-02 22:17:42 浏览: 55
### 配置深度学习环境于Ubuntu 20.04
#### 安装操作系统更新
为了确保系统的稳定性和安全性,在安装任何新软件之前,应该先更新现有的包列表并升级已安装的软件包到最新版本。这可以通过运行以下命令来完成[^1]:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装必要的依赖项
一些基础工具对于后续操作至关重要,比如构建工具和其他可能被CUDA或其他组件使用的库文件。执行下面给出的指令可以安装这些必需品[^1]:
```bash
sudo apt install build-essential cmake git unzip pkg-config curl wget vim -y
```
#### NVIDIA驱动程序与CUDA Toolkit设置
大多数情况下,GPU加速能够显著提升训练模型的速度。因此如果硬件支持的话,建议按照官方指南安装合适的NVIDIA驱动以及对应的CUDA toolkit版本[^2]。
#### Anaconda Python发行版部署
Anaconda是一个广泛应用于数据科学领域的Python分发平台,它自带了大量的预编译科学计算包,并简化了虚拟环境中管理不同项目所需的特定版本的需求。通过下载页面获取适合Linux系统的安装脚本之后,依照提示完成整个过程即可[^3]。
#### 创建新的Conda环境并激活
创建一个新的隔离环境有助于防止不同项目的依赖冲突问题发生。这里以`tensorflow-gpu==2.8.0`为例说明如何建立一个名为deep_learning_env的新环境[^4]:
```bash
conda create --name deep_learning_env python=3.9 tensorflow-gpu=2.8.0
conda activate deep_learning_env
```
#### PyTorch框架及其他常用库的加入
除了TensorFlow之外,PyTorch也是另一个非常流行的选择之一。可以在已经存在的环境中继续添加其他想要尝试的数据处理、可视化等方面的扩展包[^5]:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab
```
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