Ubuntu与PyTorch的兼容性问题主要涉及以下方面及解决方案：
- 版本匹配
- CUDA/cuDNN与PyTorch：PyTorch不同版本需匹配特定CUDA/cuDNN版本。例如，PyTorch 2.0+需CUDA 11.7+，需通过
pip或conda指定版本安装。
- Ubuntu与PyTorch：官方支持Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04等LTS版本，新系统需确认驱动和库兼容性。如Ubuntu 22.04需CUDA 12.x，旧系统（如16.04）仅支持CUDA 10.x。
- 驱动与库依赖
- NVIDIA驱动：需安装与CUDA兼容的驱动，旧驱动可能导致CUDA无法识别，需通过
nvidia-smi验证。
- 依赖库：安装
gcc、g++等基础库，部分旧系统需手动升级glibc以适配新版本PyTorch。
- 安装方式与工具链
- 推荐Conda：可自动处理依赖冲突，尤其适合多版本环境隔离。例如：
conda install pytorch cudatoolkit=11.7。
- 避免pip冲突：直接使用
pip安装时需手动指定CUDA版本，可能因依赖不兼容导致安装失败。
- 常见问题与解决
- 驱动未生效：安装驱动后需重启系统，或通过
sudo modprobe nvidia手动加载模块。
- 安全启动限制：部分新机型需在BIOS中关闭安全启动，避免驱动安装失败。
- 版本过时：非LTS版本（如Ubuntu 23.10）可能缺乏官方支持，建议优先选择LTS系统。
建议：安装前通过PyTorch官网兼容性表格确认版本匹配，优先使用Conda创建虚拟环境，以降低依赖冲突风险。