：PyTorch的崛起与部署挑战

因为深厚度学手艺的飞速进步， PyTorch作为一款灵活、高大效的深厚度学框架，受到了越来越许多的关注。只是怎么在Ubuntu系统上顺利部署PyTorch应用，却成为许许多开发者头疼的问题。本文将为你揭秘这一过程，助你轻巧松上手。

一、 准备干活：搭建基础周围

在部署PyTorch应用之前，我们需要准备以下基础周围：

• Ubuntu操作系统：本文以Ubuntu 20.04为例。
• Python周围：觉得能用Python 3.7或更高大版本。
• GPU支持：如果你需要用GPU加速，需要安装NVIDIA驱动和CUDA。

二、 安装NVIDIA驱动与CUDA

1. 安装NVIDIA驱动

先说说打开终端，运行以下命令安装NVIDIA驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-

其中为你的NVIDIA驱动版本，你能通过nvidia-smi命令查询。

2. 安装CUDA

前往NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并根据你的CUDA版本选择合适的安装包。下载完成后 运行以下命令进行安装：

sudo sh cuda_toolkit__linux.run

三、安装PyTorch

1. 创建虚拟周围

为了保持系统周围的整洁，觉得能创建一个虚拟周围。在终端运行以下命令：

conda create -n pytorch_env python=3.8

2. 激活虚拟周围

进入虚拟周围：

conda activate pytorch_env

3. 安装PyTorch

访问PyTorch官网，根据你的系统配置选择合适的安装命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda -c pytorch -c nvidia

将替换为你的CUDA版本。

四、 验证安装

在Python周围中，输入以下代码验证PyTorch是不是安装成功：

import torch
print
print}")
print else 'cpu'}")

通过以上步骤，你已在Ubuntu系统上成功部署了PyTorch应用。接下来你能根据自己的需求，进行深厚度学项目的开发和部署。祝你在深厚度学领域取得丰硕的成果！

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