好的,我们开始吧。首先,你需要一个安装了 Ubuntu 20.04 的系统,然后根据你的硬件配置,选择适合你的深度学习框架,例如 TensorFlow 或者 PyTorch。这里我们以安装 CUDA、cuDNN、TensorFlow 和 PyTorch 为例,介绍在 Ubuntu 20.04 上配置深度学习环境的步骤。
首先,你需要安装 NVIDIA 的驱动和 CUDA。在安装之前,你可以先检查你的 NVIDIA 显卡型号和支持的 CUDA 版本。以下是安装的步骤:
打开终端,更新你的系统:
sudo apt update
sudo apt upgrade
复制代码
安装 NVIDIA 驱动:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
复制代码
然后重启你的计算机。
安装 CUDA Toolkit,这里以 CUDA 11.0 为例:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
复制代码
然后在你的 .bashrc
文件中添加 CUDA 到你的路径:
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
复制代码
然后你可以通过 nvcc --version
来检查 CUDA 是否安装成功。
接下来,你需要安装 cuDNN。首先,你需要从 NVIDIA 的官网下载适合你 CUDA 版本的 cuDNN。然后你可以解压并安装:
tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
复制代码
然后,你可以安装你的深度学习框架。这里以 TensorFlow 和 PyTorch 为例:
安装 TensorFlow,这里以 TensorFlow 2.3 为例:
pip install tensorflow==2.3.0
复制代码
你可以通过 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
来测试 TensorFlow 是否安装成功。
安装 PyTorch,这里以 PyTorch 1.6 为例:
pip install torch==1.6.0 torchvision==0.7.0
复制代码
你可以通过 python -c "import torch; print(torch.rand(5, 3))"
来测试 PyTorch 是否安装成功。
以上就是在 Ubuntu 20.04 上配置深度学习环境的步骤。这个过程可能会有些复杂,但只要按照步骤来,应该不会有太大问题。如果你在安装过程中遇到问题,你可以查看官方文档,或者在网上搜索解决方案。希望这个指南对你有所帮助。
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