PyTorch在Ubuntu上的跨平台兼容性问题主要涉及以下方面：
- 版本匹配：需确保PyTorch版本与Ubuntu版本、CUDA版本、cuDNN版本及Python版本兼容。例如，PyTorch 2.0+支持Ubuntu 20.04/22.04，需搭配CUDA 11.8+和Python 3.8+。
- 驱动与库安装：需安装与CUDA版本匹配的NVIDIA显卡驱动及cuDNN库，可通过
nvidia-smi和nvcc --version检查驱动与CUDA版本。
- 安装方式：推荐使用Conda安装，可自动处理依赖关系；使用pip安装时需指定正确的版本和CUDA版本。
- 系统依赖：需安装gcc、g++等编译工具链，确保系统满足PyTorch的最低硬件要求（如支持AVX指令集）。
建议安装前查阅PyTorch官方文档的兼容性矩阵，优先使用LTS版本的Ubuntu和PyTorch，通过虚拟环境隔离不同项目。