ubuntu配置pytorch

要在Ubuntu上配置Pytorch环境，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，配置镜像源并安装必要的环境。这可以通过执行以下命令完成：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libglib2.0-0

2. 接下来，创建一个名为"pytorch"的虚拟环境，并激活它：

   conda create -n pytorch
   conda activate pytorch

3. 最后，使用pip安装Pytorch及其相关库：

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

希望这些步骤对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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ubuntu 配置pytorch

### 配置PyTorch于Ubuntu上的逐步指南

#### 安装依赖包
为了确保环境能够顺利支持PyTorch，安装必要的开发工具和库是首要任务。这包括Python的相关组件以及构建工具链。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install -y python3-dev python3-pip python3-nose python3-numpy python3-scipy[^1]

#### 启用虚拟环境
创建并激活一个新的Python虚拟环境有助于隔离项目依赖关系，保持系统的整洁有序。

python3 -m venv pytorch-env
source pytorch-env/bin/activate

一旦进入虚拟环境中，可以继续下一步骤来准备安装PyTorch所需的其他软件包。

#### 安装PyTorch及相关库
访问官方网页获取最新的安装命令是非常重要的，因为版本会随时间更新。对于CUDA的支持与否取决于是否有NVIDIA GPU可用；如果没有，则应选择CPU-only版本。

假设这里只考虑纯CPU的情况：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

如果需要GPU加速功能（即有兼容的NVIDIA显卡），则需替换上述链接中的`cpu`部分为相应的cuda版本号字符串，比如`cu113`代表CUDA 11.3。

#### 测试安装成功与否
完成以上操作之后，可以通过简单的测试脚本来验证PyTorch是否已经正确设置好。

import torch
print(torch.__version__)
tensor = torch.rand(5, 3)
print(tensor)
if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available')
else:
    print('Running on CPU only.')

通过执行这段代码片段，应该可以看到打印出来的PyTorch版本信息以及随机生成张量的内容，并确认当前运行的是基于CPU还是GPU模式下的程序实例。

Ubuntu配置pytorch

1. 安装 Anaconda

首先需要安装 Anaconda，可以从官网上下载对应的版本，比如 Linux 下的 64 位版本：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

下载完成后，运行以下命令进行安装：

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

按照提示进行安装即可。

2. 创建虚拟环境

安装好 Anaconda 后，我们需要创建一个虚拟环境来安装 PyTorch。可以运行以下命令创建一个名为 pytorch 的环境：

conda create -n pytorch python=3.9

创建完成后，需要激活该环境：

conda activate pytorch

3. 安装 PyTorch

可以从 PyTorch 的官网上查看对应的安装命令，比如安装 PyTorch 1.9.0：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

其中 `cudatoolkit` 的版本需要根据自己的显卡和 CUDA 版本进行选择，可以到 NVIDIA 的官网上查看对应的版本。

4. 验证安装

安装完成后，可以运行以下代码验证是否成功：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果输出了 PyTorch 的版本号和 True，说明安装成功了。

5. 其他常用库的安装

可以运行以下命令安装其他常用的库：

pip install numpy matplotlib pandas seaborn scikit-learn jupyter

安装完成后，就可以在 Jupyter 中使用 PyTorch 进行开发了。