ubuntu20.04安装深度学习

框架需要注意哪些问题？

可以直接回答：安装深度学习框架需要注意以下几点：
1.确认自己的硬件和操作系统是否符合框架的要求；
2.选择适合的安装方式，可以使用pip、conda等包管理器，也可以手动编译安装；
3.根据需要安装所需的依赖库，例如CUDA、cuDNN等；
4.安装完毕后，需要进行简单的配置，例如设置环境变量等。

相关问题

ubuntu20.04更换深度学习源

要在Ubuntu 20.04更换深度学习源，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，下载并安装cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.8.0.121_1.0-1_amd64.deb文件。可以使用以下命令进行安装：

   sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.8.0.121_1.0-1_amd64.deb

2. 接下来，下载并安装cuda-repo-ubuntu2004-12-0-local_12.0.1-525.85.12-1_amd64.deb文件。可以使用以下命令进行安装：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-0-local_12.0.1-525.85.12-1_amd64.deb
   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-0-local_12.0.1-525.85.12-1_amd64.deb

3. 将cuda-*-keyring.gpg文件复制到/usr/share/keyrings/目录下。可以使用以下命令进行复制：

   sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-0-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

4. 更新软件包列表并安装cuda。可以使用以下命令进行更新和安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get -y install cuda

通过以上步骤，你就可以成功更换Ubuntu 20.04的深度学习源了。请确保在执行命令之前，已经下载了相应的deb文件并位于正确的路径下。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ubuntu20.04 下深度学习环境配置 史上最详细教程](https://blog.csdn.net/m0_58678659/article/details/122932488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Ubuntu20.04配置深度学习环境](https://blog.csdn.net/qq_32614873/article/details/129183800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

ubuntu20.04配置深度学习环境

Ubuntu 20.04配置深度学习环境通常涉及几个关键步骤：

1. **更新系统**：首先更新您的Ubuntu到最新版本，以便有最新的软件包支持：

   sudo apt update && sudo apt upgrade

2. **安装基本依赖**：安装必要的基础软件包，如Python、pip以及用于科学计算的库（例如NumPy和Pandas）：

   sudo apt install python3 python3-pip
   python3 -m pip install numpy pandas

3. **安装GPU驱动**：如果您的机器有NVIDIA GPU，需要安装CUDA和cuDNN：

   sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-driver cuda-cudart-dev

安装好后，还需安装TensorRT等NVIDIA的深度学习库。

4. **安装Python深度学习库**：安装Python的主要深度学习库，如TensorFlow、PyTorch：
- TensorFlow:

     python3 -m pip install tensorflow

- PyTorch:

     python3 -m pip install torch torchvision torchaudio

5. **设置虚拟环境**：为了管理不同项目的依赖，建议创建一个虚拟环境：

   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate (激活环境)

6. **安装其他库**：根据项目需求，可能还需要额外的库，如Keras、Scikit-Learn等，同样通过pip安装。

7. **验证安装**：最后，可以运行一些简单的示例代码来确认安装是否成功，比如在Jupyter Notebook中尝试加载图像并使用预训练模型。