一、 ：PyTorch与Ubuntu的完美邂逅

深厚度学，作为人造智能领域的璀璨明珠，正引领着手艺进步的潮流。而PyTorch，作为深厚度学领域的佼佼者，凭借其灵活、高大效的特性，赢得了广巨大开发者的青睐嗯。那么怎么在Ubuntu系统上搭建PyTorch深厚度学周围呢？本文将为你一一揭晓。

二、 准备干活：周围搭建前的准备

在开头搭建PyTorch周围之前，我们需要做优良以下准备干活：

• 确保你的Ubuntu系统版本为18.04或更高大版本。
• 安装Python 3，推荐用Anaconda进行管理。
• 确保你的计算机拥有NVIDIA GPU。

三、 安装PyTorch：GPU与CPU版本的选择

PyTorch给了GPU和CPU两个版本的安装包，根据你的需求选择合适的版本。

1. 安装GPU版本的PyTorch

如果你的计算机配备了NVIDIA GPU， 我们能通过以下命令安装GPU版本的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

如果你的计算机没有NVIDIA GPU，能选择安装CPU版本的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

四、验证安装：确保PyTorch运行正常

安装完成后我们能到GPU：

import torch
print
print)

如果输出为True，则表示PyTorch已正确安装并能够用GPU加速。

五、 配置Jupyter Notebook：打造交互式深厚度学周围

Jupyter Notebook是一款有力巨大的交互式编程周围，能帮我们更优良地进行深厚度学项目开发。

pip install notebook
jupyter notebook

这将启动Jupyter Notebook，你能在其中创建和运行Python代码。

六、 实践案例：用PyTorch进行深厚度学

下面我们将通过一个轻巧松的案例，展示怎么在Ubuntu上用PyTorch进行深厚度学。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个轻巧松的神经网络
class SimpleNet:
    def __init__:
        super.__init__
        self.fc1 = nn.Linear
        self.relu = nn.ReLU
        self.fc2 = nn.Linear
    def forward:
        x = self.fc1
        x = self.relu
        x = self.fc2
        return x
# 创建网络实例
net = SimpleNet
# 定义亏本函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss
optimizer = optim.SGD, lr=0.01, momentum=0.9)
# 加载数据
# ...
# 训练网络
# ...
# 保存模型
# ...

七、 ：Ubuntu与PyTorch，深厚度学的黄金搭档

通过本文的介绍，相信你已经掌握了在Ubuntu系统上用PyTorch进行深厚度学的方法。Ubuntu系统有力巨大的可定制性和PyTorch的灵活高大效，使得它们成为了深厚度学的黄金搭档。让我们一起开启深厚度学之旅，探索人造智能的无限兴许吧！

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