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Ubuntu是一种流行的Linux操作系统，Anaconda是一个Python发行版，提供了许多科学计算和数据分析工具，PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于构建深度神经网络。在Ubuntu上安装Anaconda和PyTorch可以为数据科学家和机器学习工程师提供强大的工具和框架，以便更轻松地进行数据分析和机器学习任务。

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Ubuntu是一个开源的操作系统，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习库，VSCode是一个轻量级的代码编辑器。

在Ubuntu上安装Anaconda可以通过以下步骤完成:

进入你要安装的目录，可以使用cd命令进行切换目录。
从Anaconda官网下载适合你的Ubuntu版本的Anaconda安装包。
打开终端，运行以下命令安装Anaconda:
```
bash ~/Downloads/Anaconda3-x.x.x-Linux-x86_64.sh
```
其中x.x.x是你下载的Anaconda版本号。
按照安装向导的提示完成Anaconda的安装过程。
安装完成后，可以通过运行以下命令来启动Anaconda的环境:
```
source ~/anaconda3/bin/activate
```
创建一个新的虚拟环境，并安装PyTorch:
```
conda create -n pytorch-gpu python=3.7
conda activate pytorch-gpu
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
```
这将创建一个名为pytorch-gpu的虚拟环境，并在其中安装PyTorch和相应的依赖包。
安装完成后，你可以使用VSCode编辑器来编写和运行你的代码。你可以从VSCode官网下载并安装VSCode。安装完成后，你可以打开VSCode，并在其中编写和运行你的PyTorch代码。

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如何在Ubuntu 20.04 使用 Anaconda 安装配置 PyTorch

准备工作

确保系统已更新至最新状态并安装必要的依赖项。对于 Ubuntu 20.04，建议先执行以下命令来获取最新的软件包列表和升级现有程序[^1]。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装 Anaconda 或 Miniconda

可以选择安装完整的 Anaconda 发行版或是更轻量级的 Miniconda 来管理 Python 环境及其依赖关系。这里推荐使用 Miniconda 进行快速部署[^2]：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按照提示完成安装过程，并重启终端使更改生效。

创建新的 Conda 环境

为了保持项目的独立性和稳定性，应该为每个项目创建单独的 conda 环境。下面的例子展示了如何基于特定版本的 Python (例如 3.8) 构建一个新的环境[^3]:

conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv

安装 PyTorch 及其依赖库

一旦激活了新环境，则可以继续通过 conda 或者官方提供的 URL 下载适合当前系统的预编译二进制文件来进行 PyTorch 的安装[^4]。考虑到兼容性问题，在此选择 CUDA 11.7 和 cuDNN 对应版本作为 GPU 加速支持的一部分:

# 方法一：利用 conda 渠道直接安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

# 方法二：如果遇到任何问题可尝试从官方网站下载 whl 文件并通过 pip 安装
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117/

以上两种方法都可以实现 PyTorch 在带有 NVIDIA 显卡的支持下的成功安装。需要注意的是，具体使用的 PyTorch 版本号可能会随着时间和需求变化而有所不同，请访问 PyTorch 获取最新指导信息。

验证安装是否成功

最后一步是验证 PyTorch 是否能够正常运行以及确认它能否检测到可用的 GPU 设备。可以通过导入模块并在交互模式下调用相应函数测试这一点：

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

上述代码片段会打印出 True 表明 GPU 已被识别；同时也会显示所安装的 PyTorch 版本号。

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