PyTorch在Ubuntu上的版本选择建议

一、Ubuntu版本选择

• 优先选LTS版本
  • Ubuntu 22.04 LTS：支持至2027年，兼容CUDA 12.x及最新PyTorch版本（如2.0+），适合新硬件（如RTX 40系列）和前沿研究。
  • Ubuntu 20.04 LTS：支持至2025年，CUDA 11.x生态成熟，适合工业级部署或依赖旧框架（如TensorFlow 1.x）的场景。
• 避免非LTS版本：短期版本（如23.10）支持周期短，易引发依赖问题，仅适合临时实验。

二、PyTorch版本选择

• 按CUDA版本匹配
  • 若安装CUDA：需选择与CUDA版本兼容的PyTorch版本（如CUDA 12.2对应PyTorch 2.0+），可通过nvcc --version查看CUDA版本，参考PyTorch官方兼容性表选择。
  • 若仅用CPU：直接安装CPU版本，无需考虑CUDA兼容性。
• 推荐版本组合
  • 新项目（支持GPU）：Ubuntu 22.04 + CUDA 12.2 + PyTorch 2.0+。
  • 旧项目/工业场景：Ubuntu 20.04 + CUDA 11.8 + PyTorch 1.10+。

三、安装建议

• 优先用Conda：可自动管理依赖，推荐命令：
  conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.2 -c pytorch -c nvidia（GPU版）。
• CPU版本安装：
  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu。
• 验证安装：通过import torch和torch.cuda.is_available()检查是否成功及是否支持GPU。

四、注意事项

• 驱动需与CUDA版本匹配，可通过nvidia-smi查看驱动版本，2025年推荐驱动≥535.00。
• 若需多版本共存，建议使用虚拟环境或Docker隔离。

参考来源：