在Ubuntu上选择PyTorch的版本时，您需要考虑以下几个因素：
CUDA版本：首先，您需要查看您的GPU支持的CUDA版本。这可以通过在终端中输入nvidia-smi命令来完成。根据您的CUDA版本，您可以确定可以安装的PyTorch版本。例如，如果您的CUDA版本是12.3，您可以安装12.3以下的PyTorch版本。
Python版本：PyTorch对Python版本有特定的要求。您需要使用Python 3.8-3.11之间的版本，建议使用3.9或3.10。您可以通过python3 --version命令来检查当前的Python版本。
安装方式：您可以选择使用pip或conda来安装PyTorch。如果您已经安装了Anaconda，推荐使用conda来安装，因为它可以自动解决依赖冲突。如果没有安装Anaconda，可以使用pip。
官方指南：您可以访问PyTorch的官方网站，使用其提供的安装向导来选择适合您系统的PyTorch版本。官网会根据您的系统配置（包括CUDA版本、Python版本等）生成相应的安装命令。
版本兼容性：如果您需要特定的PyTorch版本，可以参考PyTorch的官方文档或GitHub页面，查看不同版本之间的兼容性信息。
LTS版本：对于需要长期支持的项目，推荐使用Ubuntu的长期支持（LTS）版本，如Ubuntu 22.04 LTS，因为它们提供了更稳定的性能和更长的维护周期。
虚拟环境：为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用虚拟环境来安装和管理PyTorch版本。
GPU支持：如果您有NVIDIA显卡并希望使用GPU加速，确保安装了与您的CUDA版本兼容的PyTorch GPU版本。
国内镜像：如果您在中国，可以使用国内的镜像源来加速PyTorch的安装过程。
进阶配置：如果您需要进行更高级的配置，如Jupyter Notebook支持或Docker部署，可以参考PyTorch的官方文档或相关教程。 。
请根据您的具体需求和系统环境，选择合适的PyTorch版本进行安装。如果您需要更详细的安装步骤，可以参考PyTorch的官方安装指南或相关的教程文章。