Ubuntu上PyTorch版本如何选择

在Ubuntu上选择PyTorch版本时，需要考虑多个因素，包括CUDA版本、系统环境、个人偏好等。以下是一个详细的指南，帮助你在Ubuntu系统上选择并安装合适的PyTorch版本。

确定CUDA Toolkit版本

首先，你需要确定你的系统上安装的CUDA Toolkit版本。你可以使用以下命令来检查CUDA版本：

nvcc --version 

选择合适的PyTorch版本

根据你的CUDA版本，你可以选择与之兼容的PyTorch版本。以下是一些常见的PyTorch与CUDA版本的兼容表：

PyTorch Version	CUDA Version
1.10.0	10.2, 11.3
1.9.0	10.2, 11.1
1.8.0	10.2, 11.0
1.7.0	10.2, 11.0
1.11.0	11.3
1.10.1	10.2, 11.3
1.9.1	10.2, 11.1
1.8.1	10.2, 11.0
1.7.1	10.2, 11.0

安装PyTorch

使用pip安装

你可以使用PyTorch官方提供的命令来安装特定版本的PyTorch。例如，如果你使用的是CUDA 11.3，可以使用以下命令安装PyTorch 1.10.0或更高版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 

使用conda安装

如果你使用Anaconda或Miniconda，可以使用以下命令来安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 

如果你有NVIDIA GPU并且希望使用GPU加速，可以安装带有CUDA的版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 

验证安装

安装完成后，你可以通过以下Python代码来验证PyTorch是否成功安装，并且是否支持GPU：

import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) print("CUDA is available:", torch.cuda.is_available()) 

注意事项

• 驱动程序：确保你已经安装了与CUDA Toolkit兼容的NVIDIA显卡驱动程序。你可以使用以下命令来安装驱动程序：

sudo ubuntu-drivers autoinstall 

或者安装指定版本的驱动程序：

sudo apt install nvidia-driver-555 

• 系统要求：确保你的Ubuntu系统满足PyTorch的最低系统要求。例如，PyTorch 1.10.0要求Python 3.7或更高版本。

通过以上步骤，你应该能够在Ubuntu系统上成功安装并配置适合你需求的PyTorch版本。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请参考PyTorch官方文档或相关社区论坛。