PyTorch在Ubuntu 24.04上的详细安装指南（小白友好型深度学习环境配置教程）

PyTorch在Ubuntu 24.04上的详细安装指南（小白友好型深度学习环境配置教程）

手把手教你安装PyTorch CPU/GPU版本，包含CUDA配置

欢迎来到PyTorch安装教程！本文将详细介绍在Ubuntu 24.04系统中安装PyTorch的方法，无论你是深度学习初学者还是希望迁移环境的老手，都能轻松跟随。我们将覆盖CPU版本和GPU版本（含CUDA配置），并提供常见问题解答。本文使用的关键词：PyTorch, Ubuntu 24.04, 安装教程, 深度学习框架，确保你能在搜索引擎中快速找到我们。

1. 准备工作：更新系统与安装Python

打开终端（Ctrl+Alt+T），执行以下命令更新软件包列表并升级现有软件：

    sudo apt update && sudo apt upgrade -y  

Ubuntu 24.04通常预装了Python 3，但建议安装完整版和pip：

    sudo apt install python3 python3-pip python3-venv -y  

2. （可选）创建Python虚拟环境

为了避免包冲突，推荐使用虚拟环境。创建并激活一个名为pytorch_env的环境：

    python3 -m venv pytorch_envsource pytorch_env/bin/activate  

3. 安装GPU支持（可选，仅当你有NVIDIA显卡）

如果你需要GPU加速，请先安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。首先检查显卡型号：

    lspci | grep -i nvidia  

然后安装驱动（推荐使用Ubuntu驱动管理器）：

    sudo ubuntu-drivers autoinstallsudo reboot  

重启后，安装CUDA 12.x（PyTorch官方推荐）：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.debsudo apt updatesudo apt install cuda -y  

安装完成后，添加CUDA到PATH（编辑~/.bashrc，添加export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH和export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH，然后source ~/.bashrc）。

4. 安装PyTorch

根据你的需求选择CPU版本或GPU版本。访问PyTorch官网获取最新命令，以下为常用安装方式：

CPU only（使用pip）：

    pip install torch torchvision torchaudio  

GPU版本（CUDA 12.x）：

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  

如果你使用conda，也可以：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch

5. 验证安装

创建一个Python测试文件（例如test.py），写入以下代码：

    import torchprint("PyTorch版本:", torch.version)print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available())if torch.cuda.is_available():    print("CUDA版本:", torch.version.cuda)    print("GPU数量:", torch.cuda.device_count())    print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0))  

运行python test.py，如果输出正确信息（GPU版本显示CUDA可用），则说明PyTorch安装成功！

6. 常见问题与解决

• pip安装慢：可使用国内镜像，如pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch
• CUDA版本不匹配：请确保安装的PyTorch CUDA版本与系统CUDA版本兼容，查看历史版本
• 权限问题：pip安装时加--user或在虚拟环境中安装
• 找不到nvidia-smi：驱动未正确安装，尝试sudo apt install nvidia-driver-535（或更高版本）

—— 完结，祝你在深度学习框架的学习中一帆风顺！