在Ubuntu上选择PyTorch模型需结合硬件环境、任务需求及版本兼容性,核心步骤如下:
确认硬件与CUDA版本
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
。nvcc --version
查看CUDA版本,安装对应PyTorch版本(如CUDA 11.7对应PyTorch 2.0+),命令示例:conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
。选择Python版本与虚拟环境
conda create -n pytorch_env python=3.8
,激活后安装PyTorch。根据任务选择模型类型
torchvision.models
加载,如:model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
。评估模型性能指标
sklearn.metrics
或torchmetrics
计算。优化与调参
torchvision.transforms
)提升模型泛化能力。参考来源: