Ubuntu上PyTorch的版本兼容性测试

在Ubuntu上进行PyTorch版本兼容性测试，需重点关注PyTorch与CUDA的版本匹配，以下是具体步骤和方法：

一、检查系统环境

1. 查看Ubuntu版本

   lsb_release -a  # 确认系统版本（如20.04/22.04 LTS）
   

   参考：PyTorch对Ubuntu LTS版本支持更完善。

2. 检查CUDA版本

   nvcc --version  # 查看系统安装的CUDA Toolkit版本
   nvidia-smi      # 查看GPU驱动支持的CUDA版本
   

   参考：确保CUDA版本与PyTorch兼容。

二、安装对应版本的PyTorch

根据CUDA版本选择安装命令：

• CPU版本：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  

• GPU版本（以CUDA 11.7为例）：

  pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
  

  或使用Conda：

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
  

  参考：

三、验证版本兼容性

1. 检查PyTorch与CUDA是否匹配

   import torch
   print("PyTorch版本:", torch.__version__)
   print("CUDA版本:", torch.version.cuda if torch.cuda.is_available() else "无CUDA")
   print("GPU是否可用:", torch.cuda.is_available())
   

   • 若torch.cuda.is_available()返回True，且torch.version.cuda与安装的CUDA版本一致，则兼容性正常。
   • 若返回False，可能是CUDA版本不匹配或驱动问题，需调整PyTorch或CUDA版本。

2. 测试基础功能
   运行一个简单的PyTorch脚本（如神经网络前向传播），确保无报错：

   import torch
   x = torch.randn(2, 3).cuda() if torch.cuda.is_available() else torch.randn(2, 3)
   y = torch.nn.functional.relu(x)
   print(y)
   

   参考：

四、常见问题与解决

1. CUDA版本不匹配

   • 错误现象：torch.cuda.is_available()返回False，但系统安装了CUDA。
   • 解决方法：卸载当前PyTorch，安装与CUDA版本对应的PyTorch（参考的兼容性表）。

2. 驱动问题

   • 错误现象：CUDA相关操作报错“驱动不支持”。
   • 解决方法：更新NVIDIA驱动至与CUDA版本匹配的版本（可通过nvidia-smi查看推荐驱动）。

五、官方资源参考

• 版本兼容性表：PyTorch官方历史版本与CUDA对应关系，可查询具体PyTorch版本支持的CUDA范围。
• 安装指南：PyTorch官网Ubuntu安装教程，包含CPU/GPU版本安装命令。

通过以上步骤，可系统测试Ubuntu上PyTorch与CUDA的版本兼容性，确保深度学习环境稳定运行。