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在Ubuntu上安装PyTorch之前，需要确保系统已经安装了一些基本的依赖项。以下是一些主要的依赖项：
- Python：建议使用Python 3.6或更高版本。
- pip：Python的包管理工具。
- CUDA（可选）：如果你打算利用GPU进行加速，建议安装相应版本的CUDA。
- cuDNN（可选）：与CUDA配套使用，用于GPU加速的深度学习库。
- NVIDIA驱动程序：确保与CUDA版本兼容。
如果在安装过程中需要安装这些依赖项，可以通过以下命令在Ubuntu系统上安装：
# 安装Python和pipsudo apt updatesudo apt install python3 python3-pip# 安装CUDA（以CUDA 11.3为例）wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pinsudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-3-local-11.3.1-450.51.06-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-3-local-11.3.1-450.51.06-1_amd64.debsudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-3-local-11.3.1-450.51.06-1/7fa2af80.pubsudo apt updatesudo apt install cuda# 安装cuDNN（以cuDNN 8.0为例）wget https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetar -xzvf cudnn-archive-version-linux-x64-v8.0.3.33.tgzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*# 安装NVIDIA驱动程序（以支持CUDA 11.3为例）sudo ubuntu-drivers autoinstall
请注意，上述命令中的版本号可能需要根据你的具体需求进行调整。此外，安装CUDA和cuDNN时，请确保选择与你的CUDA版本兼容的cuDNN版本。
在安装PyTorch时，可以使用PyTorch官网提供的安装命令，根据你的系统和需求生成相应的命令。例如，以GPU版本为例，可以使用以下命令安装PyTorch：
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
以上就是在Ubuntu上安装PyTorch及其依赖项的基本步骤。希望这些信息能帮助你顺利安装PyTorch，开始你的深度学习项目。