PyTorch与Debian的兼容性整体较好，但需注意以下关键点以避免问题：
- 版本匹配：需确保PyTorch版本与系统CUDA/cuDNN版本兼容，可通过PyTorch官网安装指南选择对应版本。
- 依赖安装：安装前需更新系统包，安装Python、pip及NVIDIA驱动（若使用GPU），可通过
apt命令完成。
- 环境隔离：推荐使用虚拟环境（如
venv或conda）避免依赖冲突。
- 验证安装：安装后通过Python代码检查版本及CUDA可用性，确保配置正确。
遵循上述步骤通常可顺利解决兼容性问题，若遇特定错误可参考官方文档或社区论坛。