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deepin系统进行深度学习

admin
行业动态
2025-04-05
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Deepin系统本身不直接用于深度学习，但可在该系统上安装如TensorFlow等框架进行深度学习任务。

在Deepin系统上进行深度学习是一个相对复杂但可行的任务，以下是详细步骤：

1、安装Deepin系统：从Deepin官方网站下载最新的Deepin系统镜像文件，然后使用U盘或其他可引导介质创建启动盘，将启动盘插入计算机并从该介质启动，按照安装向导的提示完成Deepin系统的安装。

2、更新系统和安装基本依赖：打开终端，输入以下命令更新系统软件包列表并升级已安装的软件包：

   sudo apt update && sudo apt upgrade

安装一些基本的开发工具和库，包括Python、pip、git等：

   sudo apt install python3 python3-pip git

3、安装显卡驱动（如果需要）：如果你的Deepin系统带有NVIDIA显卡，并且希望利用GPU加速深度学习训练，需要安装NVIDIA显卡驱动，可以通过以下命令添加图形驱动PPA源并安装推荐版本的驱动：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt update
   ubuntu-drivers autoinstall

安装完成后，重启系统以使驱动生效。

4、安装CUDA Toolkit：访问NVIDIA官网，下载与你的显卡兼容的CUDA Toolkit安装包，下载后，运行安装程序并按照提示完成安装，安装完成后，设置环境变量以便系统能够找到CUDA Toolkit：

deepin系统进行深度学习

   echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

5、安装cuDNN：前往NVIDIA开发者区域下载与CUDA版本兼容的cuDNN库文件，注册或登录NVIDIA账户后，下载cuDNN并根据压缩包中的文档进行安装，通常需要将库文件复制到CUDA的相应目录中，并设置环境变量：

   echo 'export CUDNN_LIB_DIR=/usr/local/cuda/lib64' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDNN_LIB_DIR:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

6、验证CUDA和cuDNN安装：为了确保CUDA和cuDNN正确安装，可以使用设备查询命令来检查它们是否工作正常：

   nvidia-smi  # 检查CUDA是否正确安装并识别显卡
   cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  # 检查cuDNN版本信息

7、创建虚拟环境（可选）：为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用虚拟环境，在Deepin系统中，你可以使用venv模块来创建虚拟环境：

   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate

激活虚拟环境后，所有在该环境中安装的Python包都将隔离于全局Python环境。

8、安装深度学习框架：在虚拟环境中安装深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，以TensorFlow为例：

deepin系统进行深度学习

   pip install tensorflow

或者以PyTorch为例：

   pip install torch torchvision torchaudio

9、测试深度学习框架：安装完成后，可以通过简单的代码示例来测试深度学习框架是否安装成功，对于TensorFlow：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

对于PyTorch：

   import torch
   print(torch.__version__)

10、编写和运行深度学习代码：现在你可以在Deepin系统上编写和运行深度学习代码了，你可以使用文本编辑器或集成开发环境（IDE）来编写代码，并在终端或IDE中运行代码。

FAQs

问：在Deepin系统上安装显卡驱动时，为什么要选择稍旧一点的版本？

deepin系统进行深度学习

答：在选择稍旧一点的显卡驱动版本时，主要是为了确保与后续要安装的深度学习框架（如PyTorch）兼容，新版本的驱动可能会引入一些不兼容的变化，导致深度学习框架无法正常运行，选择经过验证且稳定的稍旧版本驱动，可以降低兼容性问题的风险。

问：在Deepin系统上进行深度学习时，为什么建议使用虚拟环境？

答：建议使用虚拟环境的主要原因是为了隔离项目之间的依赖关系，不同的深度学习项目可能依赖于不同版本的Python包或库，如果所有项目都安装在全局Python环境中，很容易导致依赖冲突和版本管理问题，通过使用虚拟环境，每个项目都可以拥有自己独立的依赖环境，从而避免这些问题，虚拟环境还使得项目的部署和迁移变得更加容易和可预测。