ubuntu 24.04深度学习环境搭建可以吗？-云服务器

在Ubuntu 24.04上搭建深度学习环境是完全可行的，以下是详细的步骤指南，涵盖主流工具和常见问题的解决方案：

1. 系统准备

更新系统

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y build-essential cmake git wget curl software-properties-common

安装NVIDIA驱动

自动安装推荐版本：
```
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
重启后验证：
```
nvidia-smi  # 查看驱动和GPU状态
```

2. CUDA & cuDNN安装

CUDA Toolkit 12.x

通过官方仓库安装（适配24.04）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install -y cuda-toolkit-12-4

添加环境变量到 ~/.bashrc：

export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc

cuDNN 8.9+
- 从NVIDIA官网下载.deb包，按指南安装。

3. Python环境管理

推荐使用conda或venv隔离环境：

Miniconda安装

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

创建虚拟环境：

conda create -n dl python=3.10 -y
conda activate dl

4. 深度学习框架安装

PyTorch (支持CUDA 12.x)

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

TensorFlow 2.x
```
pip install tensorflow[and-cuda]==2.15
```

验证GPU支持

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应返回True

5. 可选工具

Docker支持

sudo apt install docker.io
sudo usermod -aG docker $USER  # 将用户加入docker组

Jupyter Lab
```
pip install jupyterlab
```

常见问题解决

CUDA版本冲突：确保nvcc --version与nvidia-smi显示的CUDA版本兼容。
权限问题：使用sudo或配置用户组权限（如docker组）。
依赖缺失：通过apt install安装缺失的库（如libcupti-dev）。

总结

Ubuntu 24.04对深度学习支持良好，关键步骤包括：

正确安装NVIDIA驱动和CUDA。
使用虚拟环境隔离Python依赖。
选择与CUDA 12.x兼容的框架版本。

按此流程操作，30分钟内即可完成环境搭建。遇到问题可查阅各框架官方文档或社区论坛（如Stack Overflow）。