Ubuntu系统搭建PyTorch环境详细步骤

Ubuntu系统搭建PyTorch环境详细步骤

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_37592750/article/details/138261416

本文将详细介绍在Ubuntu系统上搭建PyTorch环境的完整步骤，包括系统安装、环境配置、驱动安装以及PyTorch的最终部署。无论你是深度学习的初学者还是有经验的开发者，本指南都将帮助你快速搭建起适合的开发环境。

实践设备

华硕FX-PRO（NVIDIA GeForce GTX 960M）

搭建PyTorch环境的详细步骤

1. 安装Ubuntu系统

• 下载Ubuntu的镜像文件并制作启动盘。
• 将启动盘插入计算机，启动计算机并按照提示安装Ubuntu系统。

2. 配置镜像源，安装必要环境

这里以添加清华大学的镜像源地址为例，具体细节请参考相关文章。

2.1 打开终端（Ctrl+Alt+T）。

2.2 使用文本编辑器编辑sources.list文件。注释掉原有的源地址（在每一行前加上#）。

2.3 添加清华大学的镜像源地址。以Ubuntu 20.04为例，可以添加以下内容：

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

2.4 运行以下命令更新系统：

sudo apt update

3. 安装NVIDIA驱动和CUDA工具

（此步骤具体细节安装配置请参考《UEFI安全启动模式下安装Ubuntu的NVIDIA显卡驱动》）

4. 安装Anaconda

4.1 下载并安装Anaconda。你可以从Anaconda的官方网站下载适合Linux系统的版本。

4.2 下载完成后，打开终端，导航到下载的文件所在的目录，并执行以下命令来安装Anaconda：

bash Anaconda3-版本号-Linux-x86_64.sh

按照屏幕上的提示完成安装过程。

4.3 配置Anaconda环境：

安装完成后，需要配置Anaconda环境。打开终端，并编辑~/.bashrc文件：

vim ~/.bashrc

在文件的末尾添加以下内容：

export PATH="/home/用户名称/anaconda3/bin:$PATH"

保存并关闭文件后，运行以下命令使更改生效：

source ~/.bashrc

然后，测试Anaconda是否安装成功：

conda --version

如果显示版本信息，则表示Anaconda安装成功。

5. 安装Python和pip

• 终端中运行以下命令安装Python和pip：

sudo apt install python3 python3-pip

6. 安装PyTorch依赖库

• 终端中运行以下命令安装PyTorch所需的依赖库：

sudo apt install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools

7. 配置pip源（这一步很重要，影响下一步骤操作的下载速度）

7.1 创建或修改pip配置文件：

你可以在用户的家目录下创建或修改一个pip配置文件：

mkdir -p ~/.config/pip
vim ~/.config/pip/pip.conf

7.2 添加pip源：

在pip.conf文件中，你可以选择一个国内的pip源，如阿里云、清华大学等，阿里云pip源的示例：

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

清华大学示例：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

保存并关闭文件。之后，当你使用pip安装包时，pip会自动使用配置好的源。

8. 创建PyTorch环境

使用Anaconda创建一个专门用于PyTorch的环境。打开终端，并运行以下命令：

conda create -n pytorch_env python=3.8

这将创建一个名为pytorch_env的环境，并使用Python 3.8作为解释器。你可以根据需要选择其他版本的Python。

9. 安装PyTorch

在创建的环境中安装PyTorch。首先，激活环境：

conda activate pytorch_env

然后，安装PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站找到适合你的GPU或CPU版本的安装命令。

终端中运行以下命令安装PyTorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio

9. 验证安装

• 在终端中运行以下命令验证PyTorch是否成功安装：

(base) ubuntu@GL552VW:~$ python3
Python 3.11.7 (main, Dec 15 2023, 18:12:31) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> print(torch.__version__)
2.3.0+cu121
>>>

以上是在Ubuntu系统上搭建PyTorch环境的详细步骤。