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** Ubuntu 18.04 一步步深度学习环境配置秘籍

人工智能

在 Ubuntu 18.04 上搭建深度学习环境的完整指南

背景

人工智能 (AI) 正在席卷各行各业，而深度学习已成为其不可或缺的组成部分。深入探索深度学习领域需要一个功能强大的计算环境，其中包括一个能够利用图形处理器 (GPU) 强大功能的平台。

本文将指导您在 Ubuntu 18.04 系统上一步步构建一个全面的深度学习环境，包括安装 CUDA、Python 以及三个流行的深度学习框架：Pytorch、TensorFlow 和 MXNet。

第 1 步：安装 CUDA

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台，可让您释放 GPU 的强大潜力。对于 Ubuntu 18.04，建议安装 CUDA 11.3 版本。

  1. 添加 CUDA 存储库：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  1. 更新软件包列表：
sudo apt update
  1. 安装 CUDA：
sudo apt install cuda-11-3
  1. 验证安装：
nvcc --version

第 2 步：安装 Python

深度学习框架通常使用 Python 语言编写。我们将安装 Python 3.8 版本。

  1. 安装 Python 3.8：
sudo apt install python3.8
  1. 设置 Python 3.8 为默认版本：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.8 100
  1. 验证安装：
python3 --version

第 3 步：安装 Pytorch

Pytorch 是一个功能强大的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称。

  1. 安装 Pytorch：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  1. 验证安装：
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

第 4 步：安装 TensorFlow

TensorFlow 是另一个流行的深度学习框架，以其广泛的工具和社区支持著称。

  1. 安装 TensorFlow：
pip3 install tensorflow
  1. 验证安装：
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

第 5 步：安装 MXNet

MXNet 是由亚马逊开发的可扩展且高效的深度学习框架。

  1. 安装 MXNet：
pip3 install mxnet
  1. 验证安装：
python3 -c "import mxnet as mx; print(mx.__version__)"

第 6 步：验证深度学习环境

为了验证您的深度学习环境是否已正确配置，请运行以下测试脚本：

import torch
import tensorflow as tf
import mxnet as mx

x = torch.rand(10, 10)
y = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
z = mx.nd.array([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]])

print(x)
print(y)
print(z)

如果脚本运行成功，则表明您的深度学习环境已准备就绪，可以开始您的探索之旅。

结论

恭喜您完成了在 Ubuntu 18.04 上构建深度学习环境的旅程！通过按照本指南中的步骤操作，您现在拥有了一个功能齐全且可靠的环境，可以让您深入探索深度学习的令人着迷的世界。

常见问题解答

1. 为什么我需要在安装 CUDA 之前添加存储库？
添加存储库可确保您访问 NVIDIA 官方提供的最新 CUDA 版本。

2. 我可以使用其他版本的 Python 吗？
虽然本教程使用 Python 3.8，但您也可以安装其他较新的版本，如 Python 3.10。

3. 安装完这些框架后，我需要做什么？
根据您的项目要求，您可以安装其他库或扩展，例如 NumPy、Pandas 或 scikit-learn。

4. 我在哪里可以找到深度学习资源？
网上有许多优秀的资源，例如 TensorFlow、Pytorch 和 MXNet 的官方文档，以及在线课程和教程。

5. 如何更新我的深度学习环境？
随着新版本的框架和工具的发布，定期更新您的环境非常重要。使用 pip 包管理器可以轻松完成更新。