PyTorch与Ubuntu的兼容性非常好，官方为Ubuntu提供了详细的安装指南和支持。以下是关于PyTorch与Ubuntu兼容性的详细信息：
PyTorch支持的Ubuntu版本
- Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)：最新的长期支持版，默认软件包较新，如Python 3.10、GCC 11，对NVIDIA GPU驱动（如CUDA 12.x）和最新深度学习框架（PyTorch 2.0+、TensorFlow 2.13+）兼容性更好。适合新硬件（如RTX 40系列显卡）和前沿研究。
- Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)：经过长期验证的稳定版本，社区资源丰富，CUDA 11.x及以下版本支持成熟，适合工业级部署或依赖旧版框架（如TensorFlow 1.x）的场景。
安装注意事项
- 驱动安装：建议使用官方apt仓库或ppa:graphics-drivers，避免手动下载.run文件。
- 容器化方案：若多版本兼容性需求高，建议在Ubuntu 22.04上通过Docker使用NVIDIA NGC镜像（如nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10），隔离环境依赖。
PyTorch与Ubuntu的兼容性非常好，尤其是对于LTS版本。用户在安装过程中应注意选择合适的CUDA版本，并遵循官方的安装指南，以确保环境的稳定性和兼容性。