Ubuntu PyTorch教程哪里找

Ubuntu系统安装与使用PyTorch的教程资源汇总

1. 官方渠道：PyTorch官网（最权威）

PyTorch官方网站提供针对Ubuntu系统的详细安装指南，涵盖CPU与GPU版本的安装步骤、依赖项要求及环境配置。用户可根据自身硬件条件（是否有NVIDIA GPU）选择对应命令，例如：

• CPU版本：pip3 install torch torchvision torchaudio
• GPU版本（如CUDA 11.7）：pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
  官网还提供验证安装的代码示例（如import torch; print(torch.cuda.is_available())），确保环境配置正确。

2. 视频教程平台：B站（直观易学）

B站上有大量Ubuntu+PyTorch实战教程，适合偏好视觉学习的用户。例如：

• 《Ubuntu22.04安装PyTorch（CPU/GPU版本）》：涵盖系统更新、依赖安装、虚拟环境配置及PyTorch验证；
• 《PyTorch在Ubuntu上的深度学习项目实战》：结合CIFAR-10数据集，演示模型训练、验证的全流程。
  视频教程通常会演示操作细节（如命令行输入、环境变量配置），帮助用户快速上手。

3. 技术博客与问答社区：CSDN、知乎（场景化指导）

CSDN、知乎等平台有众多技术博主分享的Ubuntu PyTorch配置经验，内容包括：

• 针对Ubuntu 20.04/22.04等不同版本的安装适配；
• CUDA、cuDNN版本兼容性排查（如Ubuntu 22.04推荐CUDA 12.1+cuDNN 8.9.5）；
• 常见问题解决（如“ImportError: libcudart.so.xxxx: cannot open shared object file”）。
  部分文章还会提供项目案例（如图像分类、自然语言处理），帮助用户将PyTorch应用于实际任务。

4. 第三方工具文档：Anaconda、Miniconda（环境管理）

若使用Anaconda/Miniconda管理Python环境，可参考其官方文档中的Ubuntu PyTorch安装教程。例如：

• Conda创建虚拟环境：conda create -n pytorch_env python=3.8；
• 通过conda安装PyTorch（含CUDA支持）：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch；
• 配置Jupyter Notebook与虚拟环境的关联（如conda install ipykernel; python -m ipykernel install --user --name pytorch_env）。
  conda方式可简化依赖冲突问题，适合新手快速搭建干净的开发环境。

5. GitHub开源项目（实战参考）

GitHub上有许多基于Ubuntu+PyTorch的开源项目（如“Ubuntu-PyTorch-Tutorial”“DeepLearning-Ubuntu”），包含完整的环境配置脚本、代码示例及README说明。用户可通过克隆项目、运行示例代码，学习PyTorch在实际项目中的应用（如图像识别、文本生成）。