Ubuntu系統中PyTorch依賴項有哪些

在Ubuntu系統中安裝PyTorch及其依賴項，可以按照以下步驟進行：

更新系統包列表

首先，確保你的系統包列表是最新的：

sudo apt update

安裝必要的系統依賴

安裝一些基本的構建工具和庫：

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

安裝Python和pip

如果你還沒有安裝Python和pip，可以使用以下命令安裝：

sudo apt install -y python3 python3-pip

安裝CUDA（可選）

如果你有NVIDIA GPU并且想使用GPU加速PyTorch，你需要安裝CUDA和cuDNN。以下是安裝CUDA的步驟：

1. 下載CUDA Toolkit：訪問NVIDIA CUDA Toolkit下載頁面，選擇適合你系統的版本并下載。
2. 安裝CUDA Toolkit：

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<version>/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt install -y cuda

3. 設置環境變量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4. 安裝cuDNN（可選）：下載cuDNN庫（需要注冊NVIDIA開發者賬號），然后解壓并安裝：

tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安裝PyTorch

你可以使用pip來安裝PyTorch。訪問PyTorch官方網站，選擇適合你系統的安裝命令。以下是一些常見的安裝命令示例：

1. CPU版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio

2. GPU版本（CUDA 11.3）：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113