Linux上PyTorch的版本更新策略

Linux上PyTorch版本更新策略如下：

• 更新方式：
  • pip更新：适用于CPU和GPU版本。先升级pip，再通过pip install --upgrade torch torchvision torchaudio命令更新，GPU版本需指定CUDA版本，如pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128（CUDA 12.8）。
  • conda更新：需先激活环境，再通过conda update pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<版本号> -c pytorch命令更新，cudatoolkit参数可省略（CPU版本）。
• 版本选择：
  • Python兼容性：PyTorch 2.7+支持Python 3.10-3.13，2.6支持3.9-3.12，建议选择与系统Python版本匹配的PyTorch版本。
  • CUDA适配：根据显卡驱动选择CUDA版本，如CUDA 12.8适配NVIDIA 50/40系显卡，安装时需确保驱动版本≥535.86.10。
• 注意事项：
  • 更新前备份项目和环境配置。
  • 若使用虚拟环境，需先激活再更新。
  • 可通过nvidia-smi查看CUDA驱动版本，确保与PyTorch的CUDA版本兼容。