Ubuntu中PyTorch的依赖库有哪些

在Ubuntu系统中安装PyTorch时，需要安装一些基本的依赖库。以下是详细的依赖库列表和安装步骤：

依赖库列表

• Python：推荐使用Python 3.6或更高版本。
• pip：用于安装PyTorch和其他Python包。
• CUDA Toolkit：用于GPU加速。
• cuDNN：用于深度神经网络的GPU加速。
• Build-essential：包含编译工具和库。
• CMake：用于构建PyTorch。
• git、wget、unzip、yasm、pkg-config：用于编译和安装PyTorch。
• libopenblas-dev、liblapack-dev、libjpeg-dev、libpng-dev：用于数学计算和图像处理。

安装步骤

1. 更新系统包列表：

sudo apt update 

2. 安装必要的系统依赖：

sudo apt install -y build-essential cmake git wget unzip yasm pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev libjpeg-dev libpng-dev 

3. 安装Python和pip：

sudo apt install -y python3 python3-pip 

4. 创建虚拟环境（可选）：

python3 -m venv pytorch-env source pytorch-env/bin/activate 

5. 安装PyTorch：

   • CPU版本：

   pip install torch torchvision torchaudio 

   • CUDA 11.3版本（如果你有NVIDIA GPU并且已经安装了CUDA 11.3）：

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

   • CUDA 11.7版本：

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 

   • CUDA 12.0版本：

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu120 

6. 验证安装：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 如果安装了CUDA版本，应该返回True 

通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统中成功安装PyTorch及其依赖项。