PyTorch Linux版本有哪些

PyTorch在Linux系统上的版本支持情况

一、Linux发行版兼容性

PyTorch官方支持主流Linux发行版，包括但不限于：Ubuntu 16.04/18.04/20.04及以上版本、CentOS 7及以上版本、RHEL 7及以上版本、Deepin等。这些发行版均能满足PyTorch的安装与运行需求，其中Ubuntu系列因用户基数大、文档完善，是多数用户的首选。

二、PyTorch版本类型（CPU/GPU）

PyTorch针对Linux提供了两种核心版本，适配不同硬件环境：

• CPU版本：适用于无NVIDIA GPU或无需GPU加速的场景，安装包体积较小，依赖少。例如通过pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu命令安装。
• GPU版本：需配合NVIDIA GPU使用，支持CUDA加速，性能显著优于CPU版本。需根据GPU的CUDA Compute Capability（计算能力）选择对应版本，如主流消费级显卡（如RTX 30系列、A100）需选择支持CUDA 11.8及以上的PyTorch版本。

三、具体版本与CUDA/cuDNN兼容性

PyTorch的GPU版本需与CUDA Toolkit及cuDNN库版本严格匹配，常见组合如下：

注：安装前需通过nvidia-smi命令确认GPU驱动版本（需≥CUDA版本要求），并通过nvcc --version检查CUDA Toolkit是否安装正确。

四、历史版本支持情况

PyTorch遵循滚动更新策略，旧版本（如1.0.x、1.1.x）虽仍可使用，但官方不再提供安全更新与新特性支持。建议优先选择最新稳定版本（如2025年10月发布的2.9版本），以获得更好的性能、稳定性及对新硬件的支持（如AMD GPU的ROCm平台、Intel GPU的FlexAttention优化）。

五、版本选择建议

1. 根据硬件选择：有NVIDIA GPU且需加速的用户，选择对应CUDA版本的GPU版本；无GPU或无需加速的用户，选择CPU版本。
2. 根据Python版本选择：PyTorch 2.x版本推荐使用Python 3.8及以上版本（如3.8-3.11），避免因Python版本过旧导致兼容性问题。
3. 根据需求选择：若需使用最新特性（如分布式训练优化、异构硬件支持），选择最新版本；若项目依赖特定旧版本（如旧模型兼容），则选择对应版本。