Ubuntu上的PyTorch与CUDA通常是兼容的，需注意以下要点：
- 版本匹配：PyTorch版本需与CUDA版本对应，如PyTorch 2.7.1需CUDA 12.8，2.6.0需CUDA 12.6。可通过
nvidia-smi查看驱动支持的CUDA版本，确保其≥PyTorch所需版本。
- 安装顺序：先安装NVIDIA驱动，再安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN，最后通过conda或pip安装匹配的PyTorch版本。
- 环境隔离：建议使用conda虚拟环境管理不同CUDA版本的PyTorch，避免冲突。
- 验证方法：安装后通过
import torch; print(torch.cuda.is_available())检查是否可用，返回True则表示兼容。