Ubuntu与PyTorch的协同工作流程是怎样的

Ubuntu与PyTorch的协同工作流程如下：

1. 系统准备

   • 更新Ubuntu系统：sudo apt update && sudo apt upgrade。
   • 安装Python和pip：sudo apt install python3 python3-pip。

2. 环境配置

   • 创建虚拟环境（推荐）：
     • 使用venv：python3 -m venv pytorch_env，激活：source pytorch_env/bin/activate。
     • 或使用Anaconda：conda create -n pytorch_env python=3.8，激活：conda activate pytorch_env。

3. 安装PyTorch

   • CPU版本：
     • pip：pip install torch torchvision torchaudio。
     • conda：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch。
   • GPU版本：
     • 先安装CUDA Toolkit（需与PyTorch版本兼容，如CUDA 11.7对应PyTorch 2.x）。
     • 再安装cuDNN（从NVIDIA官网下载对应版本）。
     • 最后安装PyTorch：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 或通过conda指定cudatoolkit=11.7。

4. 验证安装

   • 运行Python代码：import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())。
     • 若显示版本号且cuda.is_available()为True，则配置成功。

5. 开发与训练

   • 使用PyTorch编写模型代码，如定义神经网络、加载数据集（torchvision.datasets）、训练模型（model.train()）等。
   • GPU加速：确保CUDA和cuDNN正确安装后，PyTorch会自动调用GPU资源。

注意事项：

• GPU版本需提前安装NVIDIA显卡驱动，可通过nvidia-smi查看驱动状态。
• 安装时注意CUDA与PyTorch版本的兼容性，可参考PyTorch官网指南。