推荐Linux发行版：Ubuntu（优先选择LTS版本）
Ubuntu是PyTorch官方推荐的主流Linux发行版，其对CUDA、cuDNN等深度学习依赖的兼容性最好，社区资源丰富，适合个人开发者、科研人员及企业级部署。其中，LTS（长期支持）版本因稳定的系统内核和长期的安全更新，是PyTorch部署的首选。
1. Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）
- 发布时间：2022年4月
- 支持周期：至2027年4月（官方提供5年安全更新）
- 关键优势：
- 默认集成较新的软件栈（如Python 3.10、GCC 11），对CUDA 12.x（如12.1、12.2）和PyTorch 2.0及以上版本的兼容性最佳；
- 支持最新NVIDIA显卡（如RTX 40系列、H100），适合需要前沿算力的深度学习项目（如大语言模型训练、计算机视觉推理）；
- 社区活跃，遇到问题易找到解决方案（如Stack Overflow、Ubuntu论坛）。
2. Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）
- 发布时间：2020年4月
- 支持周期：至2025年4月（官方提供5年安全更新）
- 关键优势：
- 经过长期验证的稳定版本，CUDA 11.x（如11.3、11.7）及以下版本的支持更成熟；
- 适合工业级部署（如企业级模型上线）或依赖旧版框架（如TensorFlow 1.x）的场景；
- 系统资源占用较低，适合配置较低的服务器（如16GB内存、4核CPU）。
3. Ubuntu 18.04 LTS（Bionic Beaver）
- 发布时间：2018年4月
- 支持周期：至2028年4月（官方提供10年安全更新，延长支持）
- 关键优势：
- 适合遗留系统升级（如从CentOS迁移至Ubuntu），但仍需注意PyTorch对较新CUDA版本的要求（如CUDA 11.8及以上可能需手动适配）；
- 适合预算有限但需要长期稳定运行的场景（如高校实验室）。
非LTS版本注意事项
Ubuntu的非LTS版本（如23.10、24.04）更新频率高（每6个月一次），支持周期仅9个月，易导致深度学习环境依赖断裂（如PyTorch升级后不再支持旧版CUDA）。因此，非LTS版本仅适合短期实验性需求（如测试新模型、学习PyTorch基础）。
补充说明
- 其他发行版：虽然Fedora、Debian等发行版也支持PyTorch，但Ubuntu的社区支持和文档完善度更高，遇到问题更容易解决；
- CUDA兼容性：无论选择哪个Ubuntu版本，安装PyTorch前需确保NVIDIA驱动版本与CUDA Toolkit版本匹配（如CUDA 12.2需驱动版本≥535.54.03），可通过
nvidia-smi命令查看驱动版本。