[AI问答]Ubuntu 24.04 上 PyTorch的环境搭建

我来帮你整理在 Ubuntu 24 上开始学习 PyTorch 的完整指南。

🚀 Ubuntu 24.04 上 PyTorch 初学指南

1. 环境准备

检查 NVIDIA 显卡（如需 GPU 支持）

bash 复制代码

# 查看显卡信息
nvidia-smi

# 检查 CUDA 版本
nvcc --version

安装基础依赖

bash 复制代码

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv -y

2. 创建虚拟环境（推荐）

bash 复制代码

# 创建项目目录
mkdir ~/pytorch-learning && cd ~/pytorch-learning

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv

# 激活环境
source venv/bin/activate

# 升级 pip
pip install --upgrade pip

3. 安装 PyTorch

根据你的硬件选择安装方式：

有 NVIDIA GPU（推荐 CUDA 12.4）

bash 复制代码

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

仅 CPU 版本

bash 复制代码

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

验证安装

python 复制代码

import torch

print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}")
    print(f"CUDA 版本: {torch.version.cuda}")
    print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
else:
    print(f"CPU 线程数: {torch.get_num_threads()}")
    print(f"是否支持 MKL: {torch.backends.mkl.is_available()}")

    # 简单测试
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)

4. 安装常用工具包

bash 复制代码

pip install numpy matplotlib jupyterlab tensorboard

5. 第一个 PyTorch 程序

创建 first_pytorch.py：

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn

# 创建张量
x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print("张量 x:", x)

# 自动求导示例
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x ** 3 + 2 * x
y.backward()
print(f"函数 y = x³ + 2x 在 x=2 处的导数: {x.grad}")  # 输出: 14.0

# 简单神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = Net()
print(model)

运行：

bash 复制代码

python first_pytorch.py

6. 启动 JupyterLab（推荐学习方式）

bash 复制代码

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888

7. 学习资源推荐

资源	链接
官方教程	https://pytorch.org/tutorials/
官方文档	https://pytorch.org/docs/stable/
60分钟入门	https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

8. 常见问题解决

问题：CUDA 版本不匹配

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# 查看系统 CUDA 版本
cat /usr/local/cuda/version.json  # 或 nvidia-smi 显示的 CUDA Version

# 安装对应版本 PyTorch（如 CUDA 11.8）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

问题：权限不足

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# 避免使用 sudo pip，改用用户安装
pip install --user torch

问题：Jupyter 找不到虚拟环境内核

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pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pytorch-env