从零搭建：在VMware Ubuntu上配置Miniconda与PyTorch深度学习环境

达尔文小姐·2026-04-20·阅读 58 GEO检测（免费）

深度学习VMwarePyTorchUbuntu

|难度：普通|阅读约 12 分钟

1. 为什么选择VMware+Ubuntu+Miniconda方案

很多刚入门深度学习的同学都会遇到一个现实问题：自己的Windows笔记本配置不够高，直接装双系统又太折腾，服务器环境又不够直观。这时候VMware虚拟机就成为了最佳选择。我当年刚开始做深度学习时，也是用这个方案一步步摸索过来的。

虚拟机最大的优势在于环境隔离。你可以随意折腾系统配置，不用担心搞坏主机环境。Ubuntu作为最流行的Linux发行版，对深度学习工具链的支持也最完善。而Miniconda则是Anaconda的精简版，只包含最核心的conda包管理工具，不会像完整版Anaconda那样占用十几个GB空间。

实测下来，这个组合有几个明显优势：

资源占用可控：VMware可以灵活分配CPU核心和内存
开发体验接近服务器：Ubuntu的命令行环境与生产服务器一致
环境管理简单：conda可以创建多个隔离的Python环境
迁移方便：整个虚拟机可以打包复制到其他电脑

需要模型API调用？免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. VMware虚拟机基础配置

2.1 安装VMware Workstation

首先需要下载VMware Workstation Player（个人使用免费）：

bash复制# 官网下载地址（建议选择最新版本）
https://www.vmware.com/products/workstation-player.html

安装过程很简单，一路Next即可。安装完成后，建议进行以下优化设置：

进入Edit > Preferences > Memory，调整预留内存（建议至少2GB）
在Display设置中开启加速3D图形
设置共享虚拟机目录（后面传文件会用到）

2.2 创建Ubuntu虚拟机

推荐使用Ubuntu 20.04 LTS版本，长期支持且稳定性好。下载ISO镜像：

bash复制# 阿里云镜像站下载更快
https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/20.04/

新建虚拟机时关键配置：

磁盘空间：建议至少50GB（深度学习库很占空间）
内存：最低4GB，有条件可以8GB
CPU核心：至少2核，4核更佳
网络：推荐桥接模式（Bri

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