深度学习乌班图哪个版本好

### 如何在 Ubuntu A6000 设备上设置深度学习开发环境 #### 准备工作 确保操作系统是最新的，可以通过运行以下命令更新软件包列表并升级现有软件包： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 安装 NVIDIA 驱动程序 对于配备 NVIDIA A6000 显卡的机器来说，安装合适的 GPU 驱动至关重要。这一步骤能够使硬件加速功能得以启用。 ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo ubuntu-driver autoinstall reboot ``` #### 设置 CUDA 和 cuDNN CUDA 是一种并行计算平台和应用程序接口 (API)，它允许开发者利用 Nvidia 图形处理单元来进行通用目的运算。cuDNN 则提供了针对深层神经网络原语的高度优化实现[^1]。 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 接着下载 cuDNN 并解压到 `/usr/local/cuda` 文件夹下。 #### 创建 Python 虚拟环境 创建独立的工作空间有助于管理不同项目之间的依赖关系冲突问题。 ```bash python3 -m venv dl_env source dl_env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 安装 PyTorch 或 TensorFlow 这两个框架都是当前最流行的选择之一，在这里以 PyTorch 为例展示具体过程；如果偏好其他工具，则可以根据官方文档调整相应指令。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 完成上述配置之后就可以开始构建自己的模型了！

### 如何在 Ubuntu 系统中设置和运行机器学习环境 #### 创建虚拟环境并安装必要的依赖项 为了确保开发环境的独立性和稳定性，建议使用 Conda 来管理 Python 虚拟环境及其依赖项。Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，适用于多种编程语言，尤其适合数据科学领域的工作流。 可以按照以下方法来安装 Anaconda 或 Miniconda 并配置虚拟环境： 1. **下载并安装 Miniconda** 使用 `wget` 命令从官方网站获取最新的 Miniconda 安装文件，并执行安装脚本[^3]： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -O ~/miniconda.sh bash ~/miniconda.sh ``` 2. **初始化 Conda** 完成安装后，重启终端或手动激活 Conda 环境变量： ```bash source ~/.bashrc ``` 3. **创建新的 Conda 环境** 推荐为不同的项目分别创建独立的虚拟环境，以便隔离不同项目的依赖关系。例如，创建名为 `ml_env` 的新环境并指定 Python 版本： ```bash conda create --name ml_env python=3.9 ``` 4. **激活虚拟环境** 激活刚刚创建的虚拟环境以准备后续操作： ```bash conda activate ml_env ``` #### 安装核心库和框架 一旦虚拟环境被成功激活，就可以开始安装所需的机器学习和深度学习库。以下是几个常用的库及其安装方式： 1. **NumPy 和 Pandas** 这些基础库用于数值计算和数据分析： ```bash conda install numpy pandas ``` 2. **Scikit-learn** Scikit-learn 提供了许多经典的机器学习算法实现： ```bash conda install scikit-learn ``` 3. **TensorFlow 和 PyTorch** TensorFlow 和 PyTorch 是当前最流行的两个深度学习框架。如果系统支持 GPU，则可以选择带有 CUDA 加速版本的安装方案[^5]： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` 对于 TensorFlow，类似的命令如下： ```bash pip install tensorflow ``` #### 配置 Jupyter Notebook 自动化启动 对于交互式的实验设计，Jupyter Notebook 是一种常用的选择。为了让其能够自动跟随系统的启动而加载，可参考以下步骤[^4]： 1. **安装 Jupyter Notebook** 在已经激活的环境中安装 Jupyter： ```bash conda install jupyterlab ``` 2. **生成配置文件** 初始化一个新的配置文件以存储服务参数： ```bash jupyter notebook --generate-config ``` 3. **编辑配置文件** 找到路径下的默认配置文件（通常位于 `~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`），添加允许远程连接的相关条目。 4. **设置开机自启** 将启动命令加入到 `/etc/rc.local` 文件或者通过 systemd 单元的方式完成自动化处理。 #### 清理无用资源 最后一步是清理不再需要的临时文件或其他占用磁盘空间的内容。比如删除原始的 Miniconda 安装脚本以节省存储空间： ```bash rm -f ~/miniconda.sh ``` --- ### 总结 上述流程涵盖了从零构建一个完整的机器学习工作区所需的关键环节，包括但不限于操作系统层面的基础搭建、Python 开发套件引入以及具体模型训练工具链的支持情况说明。每一步都力求简洁明了且具备高度实用性，旨在帮助初学者快速进入角色的同时保持良好的实践习惯。