[系统]掌握Ubuntu深度学习环境，从这一步安装教程开始

引言随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的研究者和开发者开始使用Ubuntu操作系统来搭建深度学习环境。本文将为您详细讲解如何在Ubuntu上安装和配置深度学习环境，包括显卡驱动、CUDA、cuDNN...

引言

随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的研究者和开发者开始使用Ubuntu操作系统来搭建深度学习环境。本文将为您详细讲解如何在Ubuntu上安装和配置深度学习环境，包括显卡驱动、CUDA、cuDNN以及深度学习框架等关键组件。

安装前准备

在开始安装之前，请确保您的Ubuntu系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 20.04 或更高版本
• 显卡：NVIDIA GPU
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB或更高）

步骤一：安装NVIDIA显卡驱动

1. 卸载旧驱动：

 sudo apt-get remove --purge nvidia-* nvidia-gtk*

1. 安装NVIDIA驱动：

   • 方法一：使用图形界面：

   打开“软件和更新” -> “附加驱动” -> 选择“NVIDIA GPU” -> 点击“应用更改”。

   • 方法二：使用命令行：

    sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

   其中 <version> 为您的NVIDIA驱动版本号，您可以通过以下命令查看可用版本：

    sudo apt-cache search nvidia-driver

2. 重启系统：

 sudo reboot

步骤二：安装CUDA Toolkit

1. 下载CUDA Toolkit：

访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面下载与您的NVIDIA驱动版本和操作系统版本兼容的CUDA Toolkit。

1. 安装CUDA Toolkit：

   • 解压下载的CUDA Toolkit压缩包。

   • 打开终端，进入CUDA Toolkit的安装目录。

   • 执行以下命令：

    sudo ./ cuda_<version>_linux.run

   其中 <version> 为您的CUDA Toolkit版本号。

   • 按照安装向导进行操作，选择接受许可协议，然后选择安装路径。建议将CUDA Toolkit安装到 /usr/local/cuda 目录。

2. 配置环境变量：

在终端中执行以下命令：

 echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

重启终端或重启系统以使环境变量生效。

步骤三：安装cuDNN

1. 下载cuDNN：

访问NVIDIA cuDNN下载页面下载与您的CUDA Toolkit版本和操作系统版本兼容的cuDNN。

1. 解压cuDNN压缩包。

2. 将cuDNN目录复制到CUDA Toolkit目录：

 sudo cp -r cudnn/* /usr/local/cuda/

步骤四：安装深度学习框架

1. 安装Miniconda：

访问Miniconda官网下载Miniconda安装包。

1. 安装Miniconda：

   • 解压下载的Miniconda安装包。

   • 打开终端，进入Miniconda安装目录。

   • 执行以下命令：

    ./ Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

   • 按照安装向导进行操作。

2. 创建虚拟环境：

 conda create -n myenv python=3.8

其中 myenv 为虚拟环境名称，python=3.8 为Python版本。

1. 激活虚拟环境：

 conda activate myenv

1. 安装深度学习框架：

   • 安装TensorFlow：

    pip install tensorflow-gpu

   • 安装PyTorch：

    pip install torch torchvision torchaudio

步骤五：测试环境

1. 在Python环境中导入TensorFlow或PyTorch：

 import tensorflow as tf # 或者 import torch

1. 运行一个简单的深度学习模型：

   • TensorFlow：

    import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') print(hello.numpy())

   • PyTorch：

    import torch x = torch.ones(5) print(x)

如果以上代码能够正常运行，说明您的深度学习环境已经配置成功。

总结

通过以上步骤，您已经成功在Ubuntu上搭建了深度学习环境。接下来，您可以使用各种深度学习框架进行模型训练和推理。祝您学习愉快！