为什么都用Ubuntu跑深度学习
在深度学习领域，选择合适的操作系统是一个重要的决策。Ubuntu作为流行的Linux发行版，因其稳定性和易用性，在深度学习开发中占据了重要地位。本文将为你讲解为什么选择Ubuntu，以及如何在Ubuntu系统上设置深度学习环境的步骤。
流程概述
下面是构建深度学习环境的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 安装Ubuntu | 下载并安装Ubuntu操作系统 |
| 2. 更新系统 | 更新Ubuntu系统以获取最新的软件包 |
| 3. 安装NVIDIA驱动 | 如果使用GPU，必须安装NVIDIA显卡驱动 |
| 4. 安装CUDA | 安装NVIDIA的CUDA工具包，以支持深度学习运算 |
| 5. 安装cuDNN | 安装cuDNN库，以优化深度学习算法 |
| 6. 安装Python和pip | 安装Python环境以及包管理工具pip |
| 7. 安装深度学习框架 | 安装如TensorFlow或PyTorch等框架 |
每一步详细说明
1. 安装Ubuntu
首先，要去Ubuntu官方网站（[ubuntu.com](
2. 更新系统
安装完成后，打开终端（Terminal），执行以下命令以更新系统：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
这段代码的含义是：
sudo: 以管理员权限执行命令apt update: 更新软件包列表apt upgrade: 升级所有已安装的包-y: 自动确认安装
3. 安装NVIDIA驱动
如果你希望使用GPU加速深度学习，可以使用以下命令安装NVIDIA驱动：
sudo apt install nvidia-driver-470
nvidia-driver-470是特定版本的驱动，你可以根据GPU型号去NVIDIA官网查找合适的版本。
4. 安装CUDA
安装CUDA，使用下面的命令：
wget
sudo sh cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
wget: 用于从网络下载文件sh: 启动.sh脚本
在安装过程中，确保选择添加CUDA路径到环境变量。
5. 安装cuDNN
下载cuDNN库，访问[NVIDIA官网](
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
tar: 解压缩文件cp: 拷贝文件
6. 安装Python和pip
使用以下命令安装Python 3及pip：
sudo apt install python3 python3-pip
python3: Python编程语言python3-pip: Python包管理工具
7. 安装深度学习框架
根据你的需求，选择安装如TensorFlow或PyTorch。以下是安装TensorFlow的命令：
pip install tensorflow
或安装PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio
类图示例
为了更好地理解系统的组成部分，我们可以绘制如下的类图：
classDiagram
class Ubuntu {
+ Install
+ Update
+ Configure
}
class NVIDIA {
+ InstallDriver
+ InstallCUDA
+ InstallcuDNN
}
class Python {
+ Install
}
class DeepLearningFramework {
+ InstallTensorFlow
+ InstallPyTorch
}
Ubuntu --> NVIDIA : Utilizes
Ubuntu --> Python : Supports
Python --> DeepLearningFramework : Runs
关系图示例
接下来，我们可以图示化组件之间的关系：
erDiagram
UBUNTU {
string version
string architecture
}
NVIDIA_DRIVER {
string driver_version
string compatibility
}
CUDA {
string cuda_version
}
CUDNN {
string cudnn_version
}
PYTHON {
string python_version
}
DEEP_LEARNING_FRAMEWORK {
string framework_name
}
UBUNTU ||--o{ NVIDIA_DRIVER : installs
NVIDIA_DRIVER ||--o{ CUDA : supports
CUDA ||--o{ CUDNN : optimizes
UBUNTU ||--o{ PYTHON : provides
PYTHON ||--o{ DEEP_LEARNING_FRAMEWORK : runs
结尾
通过以上步骤，您可以成功在Ubuntu环境中搭建深度学习开发环境。选择Ubuntu的原因不仅在于其高效性和开源优势，更在于广泛的社区支持和现成的解决方案。无论是使用GPU加速，还是选择多种深度学习框架，Ubuntu都能够提供稳定的支持。希望这篇指南能够帮助您顺利入门深度学习领域！
