ubantu22深度学习
时间: 2025-04-22 22:03:35 浏览: 28
### 配置 Ubuntu 22.04 进行深度学习
#### 安装 NVIDIA 显卡驱动
为了使 GPU 能够用于加速计算,在 Ubuntu 22.04 中安装适合的 Nvidia 显卡驱动程序是必要的。尽管 CUDA 11.3 的官方支持停留在 Ubuntu 20.04,实际测试表明其同样适用于更新的操作系统版本[^1]。
可以通过以下命令来添加图形驱动 PPA 并安装推荐的驱动:
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo ubuntu-driver autoinstall
```
完成上述过程之后重启计算机以加载新的内核模块并激活显卡驱动。
#### 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN
由于 CUDA 11.3 对应的最佳实践是在较早版本的 Linux 发行版上执行,但在 Ubuntu 22.04 上也能够正常工作。下载对应于所选 CUDA 版本的本地 deb 文件,并按照下面的方法来进行安装:
访问[NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择合适的选项组合(Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 22.04),获取具体的安装指令。
对于 cuDNN 库,则需注册成为开发者计划成员后才能获得下载链接。解压文件到 `/usr/local/cuda-X.Y/` 目录下,并确保环境变量 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 已经包含了这些路径。
#### 设置 Python 环境与框架
建议创建独立的虚拟环境来管理依赖关系。可以利用 `virtualenv` 或 Anaconda 来实现这一点。例如通过 conda 创建一个新的 python 环境:
```bash
conda create -n dl_env python=3.9
conda activate dl_env
```
接着可以根据个人需求安装 TensorFlow, PyTorch 等流行的机器学习库之一。注意要挑选兼容特定 CUDA 版本的预编译包。比如对于 PyTorch 可以这样操作:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
以上步骤完成后应该可以在 Ubuntu 22.04 上顺利搭建起一个功能完备的深度学习开发平台了。
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