Ubuntu 24.04深度学习环境配置完全指南

欢迎来到Ubuntu深度学习环境配置教程！本文将手把手教你如何在最新的Ubuntu 24.04上搭建完整的深度学习开发环境，包括CUDA 12.8、cuDNN、Python、Miniconda、PyTorch以及PyCharm，并详细讲解环境变量的设置。无论你是刚接触Linux的新手，还是想升级环境的老手，都能轻松跟随本文完成配置。

1. 系统准备与更新

首先确保你的Ubuntu 24.04系统已更新到最新：sudo apt update && sudo apt upgrade -y安装必要的依赖：sudo apt install build-essential dkms

2. 安装NVIDIA显卡驱动

深度学习需要NVIDIA GPU支持。CUDA安装教程的第一步就是安装驱动。推荐使用官方驱动：sudo ubuntu-drivers autoinstall或手动选择最新版本：sudo apt install nvidia-driver-550（以实际可用版本为准）。重启后运行nvidia-smi验证。

3. 安装CUDA 12.8

访问NVIDIA官网下载CUDA 12.8 Toolkit。选择Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 24.04 -> runfile（或deb）方式。以runfile为例：wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_XXX_linux.runsudo sh cuda_12.8.0_XXX_linux.run安装时取消勾选Driver（已安装），其他全选。安装后添加环境变量：export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH写入~/.bashrc并source。

4. 安装cuDNN

下载与CUDA 12.8匹配的cuDNN（需注册NVIDIA账号）。选择cuDNN for CUDA 12.x的Deb包或tar包。以Deb安装为例：sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.3.0_1.0-1_amd64.debsudo cp /var/cudnn-local-repo-/cudnn--keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt updatesudo apt install libcudnn9-dev cudnn9验证安装：cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR

5. 安装Miniconda（Python环境管理）

Miniconda使用是管理Python环境的利器。下载Miniconda最新版：wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh按提示安装，并选择初始化conda。重新打开终端，即可使用conda命令。

6. 创建虚拟环境并安装PyTorch

PyTorch配置是深度学习的核心。创建新环境并安装适配CUDA 12.8的PyTorch：conda create -n pytorch_env python=3.11conda activate pytorch_envpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128测试安装：python -c "import torch; print(torch.version); print(torch.cuda.is_available())" 应返回True。

7. 安装PyCharm并配置环境

下载PyCharm Professional或Community版：sudo snap install pycharm-community --classic或从官网下载tar.gz解压运行。打开PyCharm，新建项目，选择Existing interpreter，找到刚才创建的conda环境（pytorch_env），即可开始深度学习开发。

8. 环境变量检查与总结

确保所有路径正确：echo $PATH | grep cuda 应包含cuda路径。通过Ubuntu深度学习环境的完整配置，你已经拥有了一个强大的AI开发工作站。现在可以运行你的第一个PyTorch程序了！

—— 教程结束，祝你炼丹顺利 ——