简介：本文将详细介绍如何在Ubuntu 22.04上搭建Pytorch框架深度学习环境，并安装Miniconda、CUDA与cuDNN。我们将按照系统安装、环境配置、显卡驱动安装等步骤进行讲解，帮助读者快速建立起一个适合深度学习的开发环境。
在Ubuntu 22.04上搭建Pytorch框架深度学习环境，需要先安装Miniconda，然后配置CUDA与cuDNN。以下是详细步骤：
步骤1：系统安装
首先，我们需要从Ubuntu官网下载并安装Ubuntu 22.04系统。建议选择64位版本，以充分利用计算机资源。
步骤2：安装Miniconda
Miniconda是一个小型的Anaconda发行版，它包含Conda和Python及其包管理器pip。在终端中执行以下命令安装Miniconda：
$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按照提示完成安装过程，选择默认配置即可。
步骤3：配置Miniconda环境
安装完成后，我们需要配置Miniconda环境。首先打开终端，然后执行以下命令：
$ conda config —set always_yes yes —set changeps1 no
$ conda config —add channels defaults
$ conda config —add channels r
$ conda config —add channels conda-forge
$ conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
步骤4：安装CUDA与cuDNN
首先，我们需要下载对应版本的CUDA和cuDNN。根据您的显卡型号和Pytorch版本选择合适的版本。下载完成后，解压并安装CUDA和cuDNN。
在终端中执行以下命令安装CUDA和cuDNN：
$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
$ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
$ sudo apt-get install libcupti-dev
$ sudo apt-get install libgl1-mesa-glx
$ sudo apt-get install libglfw3-dev
$ sudo apt-get install libopencl1-dev
$ sudo apt-get install libx11-dev libxext-dev libxfixes-dev libxi-dev libxrender-dev libxrandr-dev libxss-dev libxxf86dga-dev libxxf86vm-dev libzmq3-dev
$ sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-wheel python3-venv
$ sudo apt-get install virtualenv virtualenvwrapper zlib1g-dev
$ sudo apt-get install liblapacke-dev libopenblas-dev liblapacke-dev gfortran gfortran g++ c++ gcc gcc-multilib lib32z1-dev lib32gomp5 lib32stdc++6 libc6-i386 linux-libc-dev manpages manpages-dev libgtest-dev googletest googlemock gmock boost boost-thread boost-system pthreadlog pthreadlog++ tbb tbb4.4 qt5-default python3.8 python3.9 python3.10 python3.11 python3 python2.7 python2.6 python2.5 python2.4 python2.3 python2.2 python2.1 python2.0 python3.8-venv python3.9-venv python3.10-venv python3.11-venv python3.7-venv python3.6-venv python3.5-venv python3.4-venv python3.3-venv python3.2-venv python3.1-venv python3.0-venv python2.7-venv python2.6-venv python2.5-venv python2.4-venv python2.3-venv python2.2-venv python2.1-venv python2.0-venv
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda_11.1.1_linux.deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda