Ubuntu上PyTorch库有哪些官方文档

Ubuntu上可用的PyTorch官方文档清单

核心文档入口

• PyTorch 官网主页：https://pytorch.org/（选择操作系统为Linux、包管理为pip/conda、计算平台为CPU/CUDA，即可生成对应安装命令与版本建议）
• Get Started Locally 安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally/（官方的一键安装指引，支持pip与conda，覆盖CPU/GPU场景）
• Previous Versions 旧版本文档：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/（查找历史版本的安装命令与兼容矩阵，适用于需要固定版本的项目）

安装与验证要点

• 在 Ubuntu 上，官方文档通常提供两类安装方式：pip 与 conda。选择时与你的环境与依赖管理策略保持一致（如是否使用 Anaconda）。
• 文档会给出带版本与渠道的安装命令示例，例如使用 pip 安装 CPU 版本可直接执行：pip install torch torchvision torchaudio；GPU 版本则会在命令中指定 CUDA 渠道或版本标签。
• 安装完成后，使用以下 Python 代码验证：
  import torch
  print(torch.version)
  print(torch.cuda.is_available())
  若输出版本号且 torch.cuda.is_available() 为 True（GPU 场景），即表明安装与驱动匹配成功。

版本选择与兼容性提示

• 选择与系统 CUDA 版本匹配的 PyTorch 版本非常重要；官方文档页面会给出对应的命令或索引 URL（如 cu113、cu121 等渠道）。若使用 conda，可通过 cudatoolkit 指定 CUDA 运行时版本，避免与系统 CUDA 产生冲突。
• 若需回退到历史版本，可在 Previous Versions 页面查找对应的 pip/conda 安装命令与兼容关系，确保 torch、torchvision、torchaudio 三者版本匹配。