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Ubuntu 24.04深度学习环境配置全攻略（RTX 5060 Ti显卡驱动与CUDA安装指南）

主机测评网
系统教程
2026-01-20
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Ubuntu 24.04深度学习环境配置全攻略（RTX 5060 Ti显卡驱动与CUDA安装指南）

欢迎来到本教程！本文将详细介绍如何在Ubuntu 24.04操作系统上配置深度学习环境，特别针对NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti显卡。无论你是AI开发新手还是经验丰富的工程师，本指南都将以小白能看懂的步骤，带你完成从驱动安装到框架部署的全过程。深度学习环境配置是AI项目的基础，而Ubuntu 24.04作为流行的Linux发行版，搭配RTX 5060 Ti显卡，能提供强大的计算能力。

1. 准备工作与系统更新

在开始之前，请确保你的系统是Ubuntu 24.04，并且已连接网络。首先，更新系统软件包列表，以获得最新补丁和依赖项。打开终端（快捷键 Ctrl+Alt+T），输入以下命令：

sudo apt updatesudo apt upgrade -y

这一步可优化系统性能，为后续安装奠定基础。同时，检查你的RTX 5060 Ti显卡是否被识别，可运行 lspci | grep NVIDIA 来确认。

Ubuntu 24.04深度学习环境配置全攻略（RTX 5060 Ti显卡驱动与CUDA安装指南） 24.04 RTX Ti CUDA安装深度学习环境配置第1张

2. 安装NVIDIA显卡驱动

NVIDIA驱动是GPU加速的核心。对于RTX 5060 Ti，推荐使用官方最新驱动。在终端中，添加GPU驱动PPA仓库并安装：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updatesudo apt install nvidia-driver-550 -y

安装完成后，重启系统（sudo reboot）。重启后，运行 nvidia-smi 验证驱动是否成功。如果看到GPU信息，说明NVIDIA驱动已就绪。本步骤是CUDA安装的前提，确保RTX 5060 Ti显卡正常工作。

3. 安装CUDA工具包

CUDA是NVIDIA的并行计算平台，为深度学习提供基础。访问NVIDIA官网下载CUDA 12.x版本（兼容Ubuntu 24.04和RTX 5060 Ti）。在终端中，使用wget下载并安装：

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

安装后，将CUDA路径添加到环境变量。编辑bash配置文件：nano ~/.bashrc，在文件末尾添加：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存并退出，运行 source ~/.bashrc。验证CUDA安装：运行 nvcc --version，应显示版本信息。CUDA安装是深度学习环境配置的关键一步，它允许RTX 5060 Ti执行高效计算。

4. 安装cuDNN库

cuDNN是NVIDIA的深度学习加速库，需从官网下载（注册账号后免费获取）。选择与CUDA版本匹配的cuDNN包，例如cuDNN 8.x for CUDA 12.x。下载后，解压并复制文件：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cuda12-archive.tar.xzsudo cp cudnn--archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cudnn--archive/lib/libcudnn /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

这增强了深度学习框架的性能，确保RTX 5060 Ti发挥最大潜力。

5. 安装Python与深度学习框架

Ubuntu 24.04通常预装Python3。建议使用虚拟环境管理依赖。安装pip和venv：

sudo apt install python3-pip python3-venv -ypython3 -m venv dl_envsource dl_env/bin/activate

在虚拟环境中，安装TensorFlow或PyTorch。例如，安装PyTorch（支持CUDA）：

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

或者安装TensorFlow：pip3 install tensorflow[and-cuda]。至此，深度学习环境配置基本完成，结合Ubuntu 24.04的稳定性，RTX 5060 Ti可加速模型训练。

6. 验证环境并运行测试

创建一个Python脚本测试GPU是否可用。在终端中运行：

python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"

如果输出True和RTX 5060 Ti相关信息，说明配置成功。你也可以运行一个简单深度学习模型，如MNIST分类，来验证整体环境。

总结

本教程详细介绍了在Ubuntu 24.04上使用RTX 5060 Ti配置深度学习环境的步骤，涵盖NVIDIA驱动、CUDA安装、cuDNN集成和框架部署。通过遵循这些指南，即使小白也能搭建强大的AI开发平台。关键词如Ubuntu 24.04、RTX 5060 Ti、CUDA安装和深度学习环境配置已贯穿全文，确保SEO优化。现在，你可以开始你的深度学习项目了！如有问题，请参考官方文档或社区论坛。