Ubuntu版本兼容性
PyTorch对Ubuntu版本的支持随版本迭代更新，优先推荐使用长期支持（LTS）版本以确保稳定性。例如，Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish）支持PyTorch 2.0及以上版本，兼容CUDA 12.x及最新NVIDIA驱动；Ubuntu 20.04 LTS（Focal Fossa）则更适合CUDA 11.x及以下版本，适合依赖旧版框架的工业场景。非LTS版本（如23.10）更新频繁、支持周期短（仅9个月），易导致依赖断裂，不建议用于生产环境。
Python版本兼容性
PyTorch对Python版本有明确要求，通常支持Python 3.8至3.11（部分新版本可能扩展至3.12，但需验证）。Ubuntu 24.04等新系统默认安装Python 3.12，可能导致安装失败或运行时错误（如ImportError）。解决方法是安装兼容版本（如Python 3.10），并通过update-alternatives切换默认版本。
CUDA与cuDNN版本匹配
PyTorch的GPU加速功能依赖特定版本的CUDA Toolkit和cuDNN库。不同PyTorch版本对CUDA的要求差异较大：例如，PyTorch 1.10.0需要CUDA 11.3，而PyTorch 2.0+支持CUDA 12.1及以上。若版本不匹配，会导致torch.cuda.is_available()返回False或运行时错误。解决方法是参考PyTorch官方兼容性表，选择对应版本的CUDA/cuDNN，并通过pip或conda安装匹配的PyTorch版本。
NVIDIA驱动兼容性
使用PyTorch GPU版本时，需安装与CUDA版本兼容的NVIDIA驱动。驱动过旧会导致CUDA无法识别，即使CUDA Toolkit已正确安装。例如，CUDA 12.x需要驱动版本≥525.85.12。解决方法是前往NVIDIA官网下载对应显卡型号的最新驱动，或通过apt仓库（如ppa:graphics-drivers）安装，避免手动下载.run文件。
安装方法与依赖冲突
PyTorch的安装方式（pip、conda、apt）会影响兼容性：apt安装的版本通常较旧（如Ubuntu 22.04默认的python3-pytorch版本可能滞后），易与pip安装的新版本冲突（如AttributeError）。建议优先使用conda（自动处理依赖）或pip（指定版本）安装，卸载apt版本后再通过pip安装。
依赖库缺失
安装PyTorch前需安装系统依赖库（如libgl1、libglib2.0-0、ffmpeg），缺失会导致安装失败（如ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement）或运行时错误（如ImportError）。解决方法是使用apt安装缺失库：sudo apt update && sudo apt install -y libgl1 libglib2.0-0 ffmpeg。
环境变量配置错误
CUDA和PyTorch的正确运行依赖环境变量（如LD_LIBRARY_PATH、PATH、CUDA_HOME）的配置。若变量未正确设置（如LD_LIBRARY_PATH未包含CUDA库路径），会导致ImportError或CUDA无法识别。解决方法是编辑~/.bashrc或~/.zshrc，添加以下内容并执行source：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
```。