Ubuntu中PyTorch版本选择指南

在Ubuntu中选择PyTorch版本，需结合CUDA版本、Python版本、系统需求等因素，以下是核心指南：

1. 确认系统环境

• CUDA版本：通过nvcc --version查看已安装的CUDA版本，确保与PyTorch版本兼容（如CUDA 11.7需选PyTorch 1.10.0+）。
• Python版本：PyTorch要求Python 3.7+，建议使用python3 --version确认。

2. 选择版本类型

• CPU版本：无GPU或无需加速时，安装不带CUDA的版本，命令：
  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu。
• GPU版本：需搭配CUDA，通过conda或pip安装对应版本（如CUDA 12.1选PyTorch 2.0+），命令：
  conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia。

3. 安装与验证

• 安装命令：优先使用conda（自动管理依赖），或pip（指定版本）。
• 验证：运行import torch和print(torch.cuda.is_available())，确认安装成功及GPU是否可用。

4. 注意事项

• 驱动兼容性：需安装与CUDA版本匹配的NVIDIA驱动（如CUDA 12.1需驱动≥525）。
• 虚拟环境：建议用conda或venv隔离环境，避免依赖冲突。
• 长期支持：优先选LTS版本（如Ubuntu 22.04+PyTorch 2.x），确保稳定性。

参考资源

• PyTorch官方兼容性表：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
• Ubuntu默认软件源：apt安装可能滞后，推荐用conda或pip获取最新版。