ubuntu 24.04深度学习环境搭建可以吗？

目前（截至2025年4月），Ubuntu 24.04 LTS（代号 Noble Numbat）刚刚正式发布不久，它是一个长期支持版本（LTS），官方支持将持续到2029年。对于深度学习环境的搭建来说，Ubuntu 24.04 是一个非常合适的选择，尤其适合用于科研、开发和生产环境。

下面我为你详细介绍一下在 Ubuntu 24.04 上搭建深度学习环境的可行性及相关建议：

✅ Ubuntu 24.04 搭建深度学习环境的优势

1. 官方支持最新软件包

   • 包含较新的内核、GCC 编译器、Python 版本等。
   • 支持最新的 CUDA 工具链和 NVIDIA 驱动。

2. 长期支持（LTS）

   • 稳定性好，适合科研和部署使用。

3. 兼容主流深度学习框架

   • PyTorch、TensorFlow、Jupyter、ONNX、MMDetection、YOLOv8 等都已陆续适配。

4. 硬件支持良好

   • 对 NVIDIA GPU 的驱动安装流程清晰，CUDA 和 cuDNN 支持完善。

? 推荐的深度学习环境组件（Ubuntu 24.04）

?️ 安装步骤概览（GPU 支持）

1. 更新系统并安装基础依赖

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential cmake git curl wget unzip -y

2. 安装 NVIDIA 显卡驱动（推荐使用官方仓库）

sudo ubuntu-drivers autoinstall
reboot

或手动选择：

sudo apt install nvidia-driver-535

验证是否安装成功：

nvidia-smi

3. 安装 CUDA Toolkit（根据需要选择版本）

推荐使用 .deb 官方仓库方式安装 CUDA：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-ubuntu2404.pin
sudo mv cuda-ubuntu2404.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-0
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2404-12-4-local_12.4.0-550.50.05-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2404-12-4-local_12.4.0-550.50.05-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2404-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

添加环境变量（在 ~/.bashrc 中添加）：

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

生效配置：

source ~/.bashrc

验证：

nvcc --version

4. 安装 cuDNN（需注册 NVIDIA 开发者账号）

前往 NVIDIA cuDNN 下载页面，下载适用于 Ubuntu 24.04 + CUDA 12.x 的 .deb 包并安装。

示例命令：

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2404-8.9.7.29_1.0-1_arm64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8=8.9.7.29

5. 安装 Python 及虚拟环境（推荐使用 conda）

使用 Conda（推荐）：

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
conda activate dl

安装 PyTorch（支持 CUDA）：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

或使用 pip：

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

安装 TensorFlow（>=2.13）：

pip install tensorflow

验证是否识别 GPU：

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

? 注意事项

• 目前部分库可能还在适配 Ubuntu 24.04，建议关注 GitHub issues 或论坛动态。
• 如果你使用 Docker，可以考虑使用 NVIDIA 提供的 NGC 容器镜像，如 nvidia/cuda:12.4.0-base。
• 不建议使用太旧的 Python 版本（如 3.8），可能会遇到兼容问题。

? 参考链接

• NVIDIA CUDA 官网
• cuDNN 下载页面
• PyTorch 官网安装指南
• TensorFlow 官网安装指南

如果你有特定的项目需求（如 yolov8、mmdetection、stable diffusion、transformers 等），也可以告诉我，我可以给出对应的安装建议。

是否需要我帮你写一个一键安装脚本？或者你想了解如何用 Docker 部署？